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5G+智慧能源典型应用场景白皮书 -中国联通

近年来,能源行业持续推进“互联网+”战略,旨在全方位提升行业信息化、智能化水平,这就需要加强现代信息通信技术、控制技术的利用率,来实现前端设备监控和数据收集,衍生出新型产能方式和用能模式。随着各类能源业务的快速增长,能源行业对新型通信网络的需求日益迫切,急需安全可靠、实时稳定的通信技术及系统支撑

  • 2022-07-19
  • 阅读1360
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一种遗传算法的声带模型参数反演方法_陈莉媛

采用遗传算法进行声带模型参数反演能够有效地实现概率意义的全局搜索,但存在易陷入局部最优解和收敛性能弱等缺陷,针对这些问题本文提出了一种改进遗传算法的声带模型参数反演方法。通过声门波形参数构建目标函数,引入精英保留策略,选择适应度高的精英个体保留至下一代种群,对普通种群进行双向邻域搜索;通过目标函数值进行模型参数反演操作,得到模型参数最优解。实验结果表明,反演后得到的特征相对误差不超过1.5%,改进后的加权平均相对误差比改进前减小了0.11%。说明改进后的遗传算法搜索性能好,收敛性能高;得到的特征参数精确度更高。

  • 2021-06-17
  • 阅读1358
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中国电气工程大典.第11卷.配电工程

中国电气工程大典(完整版)—从事电气专业的所有人员都值得拥有 中国电气工程大典共15卷;由于电气这方面涉及的知识不仅广泛还很复杂,所以对于电气人来说,找到一份完整的电气参考资料还是有难度的。

  • 2022-02-07
  • 阅读1353
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水利部部务会:推进数字孪生水利建设是发展水利新质生产力重要路径

5月27日,水利部党组书记、部长李国英主持召开部务会议,审议数字孪生水利一体化监测感知夯基提能行动方案。 会议强调,推进数字孪生水利建设是发展水利新质生产力、推动水利高质量发展、保障国家水安全的重要路径。

  • 2024-05-30
  • 阅读1353

模型转换符号距离场算法实现_乐璐

在现代实时渲染中,主要目标是生成高质量清晰的画面,其中距离场技术可以生成高质量的画面效果并且没有额外的开销,受到众多关注。随着现代计算机硬件的发展,使用距离场进行实时效果的渲染成为可能。距离场为生成更真实的环境光遮蔽、阴影等效果提供一种简单有效的方法。根据已有的模型文件生成距离场对在现代游戏开发中运用基于距离场的效果非常重要。给出一种将模型转换成符号距离场的方法,该方法生成的距离场精度高,易于实时渲染使用。

  • 2021-06-17
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基于改进深度强化学习算法的电力市场监测模型研究_许杨子

针对典型深度强化学习算法若干显性固有弊端,提出了一种改进深度强化学习算法,设计了基于改进深度强化学习算法的电力市场监测模型。引入智能体(agent)机制,Agent执行动作(action)并把当前收益(reward)和未来收益反馈给环境(environment)模拟策略网络,在有限马尔科夫决策过程中引入多重Q网络机制实现深度估值网络。以国家电网某电力公司为效能评价载体,基于谷歌的Tensorflow 1.2.1和OpenAI的Gym 0.9.2环境开发了验证环境并对模型进行了实证分析,仿真验证结果表明所提模型可以在较短的时间内处理多维波动非线性电力市场监预测模型,在稳定性、监测自主性、预测准确性、对抗环境下的模型性能等方面具有明显优势。

  • 2021-06-18
  • 阅读1351
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智慧城市-建设与方案

社区作为社会的细胞和缩影,构建和谐社区的重要性日趋凸显,同时也成为构建和谐社会的基础工程。通过建设统一的社区公共服务信息系统.以“社区现状、社会信用和证照文”平台为基础,构建“信息化系统”,依托党政办公网,促进城市基层社会管理和服务应用向街道和社区延伸,提高社区自治和服务功能,实现社会管理社区化,社区管理规范化,社区公共服务网格化、扁平化。最终构建网格员、社区、街道、区、市整体协同神经网络,实现城市社区统━网格划分、管理联动。

  • 2021-04-20
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油气行业数字化转型白皮书

中油瑞飞联合北京大学光华管理学院董小英教授研究团队、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、安永(中国)企业咨询有限公司、中国石油大学(北京)人工智能学院、北京石油化工学院人工智能研究所联合撰写了《油气行业数字化转型研究报告》。等单位,历时九个月深入调研和思考,对油气行业的数字化转型案例和实践进行了收录整理和详细解读,为进一步的学术研究和产业实践提供了重要参考。

  • 2021-06-23
  • 阅读1349
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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