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基于协同约束进化算法的智能园区需求响应调度策略

随着智能电网技术的发展。智能园区越来越受到广泛的关注。针对智能园区用电场景下的多种用能资源优化调度问题,构建了包含储能、光伏、电动汽车的优化调度模型,以系统运行费用最低为目标函数,利用协同约束进化算法进行求解,获得优化结果,并与多种群协同进化遗传算:、…"爿cz--,对比,验证了算法的优越性。通过算例仿真实验。证实了所提策略的经济性和有效性,可为电气设计人员提供参考。

  • 2021-04-25
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电商、AI企业博弈物流机器人赛道

随着智慧物流时代的到来,物流机器人产品在物流行业的应用也越来越广泛。比如在仓储物流领域,工作效率更为出色的 AGV 机器人、码垛机器人、分拣机器人,已经在逐渐取代人力,承担起物流运输、配送等工作。

  • 2021-04-23
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大数据视角下的学习分析综述

学习分析作为教育信息化的新浪潮,是教育大数据的主要应用领域。泛在网络下的学习大数据高速增长,线上线下的学习形式不断革新,关于学习分析的研究也随着大数据理念的发展而不断变化。本文通过文献分析法,着重从大数据的视角,对国内外学习分析的研究现状进行综述。首先介绍学习分析及相关概念的发展,从大数据视角探讨学习分析发展的驱动力;然后对比国内外在大数据和云计算技术驱动下形成的学习分析框架、应用领域和关键技术,介绍了整合的学习分析系统平台;最后分析大数据创新给学习分析带来的机遇和挑战。

  • 2021-04-25
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基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法

为提升分布式大数据的存储能力,实现大数据的定向迁移与应用,提出基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法。采用网格技术设计Hadoop型云框架、大数据调度模块、信息互感平台,完成分布式存储结构搭建。在此基础上,通过划分大数据存储关系,定义混合云存储的具体格式,实现分布式大数据混合云存储方法设计。实验结果表明,与传统分级信息存储方法相比,新方法的大数据定向迁移速率达到4.5x107T/h,存储容量的上限也明显提升,能够充分满足分布式大数据存储需求。

  • 2021-06-21
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5G AI技术在融媒体生产中的应用实践

本文通过分析5G和Al的技术特点,在广东广播电视台全媒体新闻生产平台的基础上,提出融合5G和AI技7I弋优势,进行融媒体生产方面的应用尝试与实践,搭建基于5G+Al技术的智能管理平台,开展5G+AI媒体生产域与传播域实践,探讨新技水提升新闻融合生产能力。

  • 2021-06-18
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文化产业数字化转型的演化博弈研究

文化产业是否选择数字化转型是一个演化博弈过程 。 通过对文化产业收益支付矩阵进行稳定 均衡点求解并进行数值仿真模拟 ,结果显示 :直接利润 、协同系数 、转换成本决定了文化产业数字化转型的演 化博弈相位图位置与形态 。 其中 ,更大的直接利润水平与较高的协同系数是推动文化产业数字化转型的重 要因素 。 同时 ,偏低的制度与技术转换成本也有助于文化产业选择数字化转型策略 。 反之 ,文化产业则将维 持既有技术 ,拒绝数字技术对其的嵌入 。 因此 ,为了更好地释放文化产业数字化转型的正向影响 ,我国需加 快数字文化产业配套政策制定 、提升对数字文化产业的资金投入力度 、优化数字文化产品的消费体验并加强 数字文化产业复合型人才培养 ,只有这样才能为我国盘活优秀文化资源 、激发文化产业新动能 ,提供理论指 导与实践支持 。

  • 2021-06-17
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一种智能楼宇控制系统

本发明公开了一种智能楼宇控制系统,尤其涉及一种楼宇电梯智能等待控制系统。本发明中:控制系统对电梯到达预呼叫楼层的剩余时间进行分析,控制系统内对室内人员抵达电梯的预留时间进行分析,通过对电梯到达呼叫楼层的剩余时间与室内人员抵达电梯的预留时间进行信息对比分析,驱动室内电梯显示控制器上的声光提醒器进行声光提醒操作。楼宇中电梯口位置以及连通电梯口的楼道内位置都装设有人体红外传感器。本发明通过为人们在室内等待电梯时提供可预见性的电梯抵达提醒操作,从而让人们在电梯等待时间内完成急需处理的小事情,不会错过乘坐电梯;即使在错过电梯的状态下,电梯通过传感检测手段,不在停靠该楼层,实现了电梯运行的高效化、节能化。

  • 2021-04-26
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大力发展工业互联网,夯实产业数字化转型新基础

剖析了在经济下行压力加大的形势下,加速数字化转型是应对挑战、培育新动能的核心方案。提出工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的关键基础设施和新兴业态与应用模式,是支撑实现数字化转型的基本力量,并就如何提升工业互联网赋能数字化转型的能力给出建议。

  • 2021-04-25
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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