沈阳工业大学王晓东等｜基于卷积双向长短期记忆网络的风电机组传动系统疲劳载荷预测

本文以风电机组的传动系统疲劳载荷为研究对象，通过分析风电机组的桨距角、发电机电磁功率以及风轮转速等因素对疲劳载荷的影响，采用OpenFAST软件进行多组运行条件下的模拟，得到不同工况下的载荷时序数据，并利用雨流计算法对其进行处理，建立传动系统疲劳载荷特性数据库。在此基础上，引入CNN-BiLSTM模型进行风机传动系统疲劳载荷的预测。模型的平均相对误差在2.5%以内，可决系数达到0.9以上，表现出优异的预测性能，符合工程实际需求。与传统的DNN和LSTM模型相比，CNN-BiLSTM模型的预测误差更小，表现出更好的预测效果，验证了其在风电机组传动系统疲劳载荷预测中的优越性和准确性。

2025-05-15
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DeepSeek等大模型工具使用手册（实战篇，177页PPT，面向所有人）

AIGC技术正逐步渗透并深刻影响着人类社会的未来。它不仅重塑了创意产业的边界，让艺术、设计、文学等领域的创作更加高效且充满无限可能，还极大地推动了科技、教育、医疗等行业的智能化转型。在AIGC的助力下，信息获取与处理的速度空前提升，个性化内容与服务成为常态，极大地丰富了人们的生活体验。未来，随着AIGC技术的不断成熟与应用深化，人类社会将迎来更加智能、高效、多彩的新时代。

2025-05-09
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DeepSeek驱动下的地图生成

规划离不开地图，AI时代的地图表达各类自然要素、人文现象和人工设施的多维分布、多重属性、时空关系及其动态变化，通过实景三维产品形式提供多尺度、多类型时空信息与技术支撑

2025-04-28
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清华大学汪林光等｜基于元启发式算法的新能源电力系统振荡稳定性最差工况搜索方法

本文针对电力系统振荡风险评估问题，提出了一种基于元启发式算法的振荡最差工况辨识方法。该方法考虑了系统多变的运行方式，通过选择系统中关键的工况变量，对系统振荡稳定裕度指标进行优化，实现系统运行区域内的振荡最差工况搜索。根据最差工况下系统振荡稳定性和各变量的取值，可评估系统振荡风险，为电网公司规划人员与调控运行人员提供振荡防控决策辅助，具有较高的工程应用价值。

2025-04-16
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长沙理工大学陈来恩等｜基于物理信息与深度神经网络的锂离子电池温度预测

虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。

2025-04-11
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国网浙江省电力有限公司袁慧宏等｜基于安全稳定运行驱动的“光储直柔”系统容量配置

在未来工作中，将深入探讨光储直柔系统设备的使用寿命和性能衰减问题，以评估其对系统设备配置和策略制定的潜在影响，开展进一步的研究。

2025-04-10
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李健, 张钧, 韩新阳, 等. 新型电力系统形态量化推演方法的总体框架与功能设计

新型电力系统形态受中国能源电力发展目标牵引，需要落实在典型场景，以满足典型场景中的功能需求为目的。为此，需要充分发挥驱动力推动作用，实现新型电力系统形态科学发展，其驱动力包括模式创新、技术创新和机制创新。

2025-04-03
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大模型的本地部署和微调

1、大模型在垂直领域使用时为啥需要修改或增强2、检索增强生成RAG和微调Fine-tunning选择 3、微调的种类和相关工具框架介绍 4、RAG、Fine-tunning微调时费用常见的估算方法

2025-03-31
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

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