机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
文章在静态评估方法基础上提出光伏承载力薄弱环节分级概率评估方法和光伏承载力分层评估计算方法。通过DIgSLIENT仿真软件对配电网案例进行计算，验证所提评估方法的有效性和普适性。
我方应根据甲方申告的故障级别，采取必要的服务措施(包括调整)，尽快修复故障，恢复设备正常运行。我方须保证优先实施业务恢复，在恢复业务的前提下，再进行彻底的故障修复。
随着全球能源和环境问题的日趋严峻，节能减排成为各国能源发展的方向。传统化石能源短缺和低效利用，加之环境污染和气候变暖越发严重，实现能源转型，建立绿色、高效的能源系统是目前能源发展的重要方向。
在新能源高速发展背景下，服务“碳达峰、碳中”和并构建新型电力系统成为中国电力系统建设的重大任务。为保证新能源的充分消纳和高比例可再生能源系统的安全稳定运行，储能规模化应用势在必行，国家电网有限公司计划于2025年完成经营区域内新型储能容量累计超过3000万kW。如何在优化过程中促进储能参与及利用、制定合理定价模式以及考虑新能源不确定性是当前储能研究的热点。
在中国碳排放中，能源电力行业排放占比85%左右，温室气体排放占比75%左右，对能源电力行业实施控制是诸多国家进行碳排放管理工作的重要发力点。无论从能源需求、能源结构还是从能源增长方面，能源电力行业都是实现“双碳”目标的排头兵。
，在"电磁场与电路”专题会议上清华大学邹军教授作了题为“多物理场高效求解新框架与其在高压离子流场计算中应用”的专题报告。？征得邹教授同意，特与您分享！
供电所作为电力服务的最基层单位，肩负着故障抢修、设备巡检、低压业扩、电费催缴等重要工作职能，供电所数量庞大，分布广泛，员工老龄化严重，平均年龄在45周岁以上，各专业流转到供电所层面的业务应用繁多，基层使用系统负担较大，缺少统一的管理手段和辅助工作改进的系统工具，亟需解决横向业务贯穿，基于各专业的数据融合分析，完成数字化转型，真正实现基层减负.
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
从知识传授者到引导者:知识哪里获取、如何获取、如何应用AIGC技术使教师从传统的知识传授者转变为学习引导者，更多地关注学生的个性化学习需求。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节，当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中，将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位，档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构，确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作，将项目实施风险控制在最低程度。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
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