【IEEETIM】Effinformer:一种基于深度学习的DC-DC双向变换器数据驱动建模

本文提出了一种基于深度学习（DL）的数据驱动建模方法，以精确建模和识别广泛用于可再生能源系统（RES）的直流-直流双向转换器。与需要处理大量电路参数并导致模型往往复杂且昂贵的基于电路理论的方法相比，基于DL的方法产生了更简约的模型。然而，典型的DL方案在准确性、稳定性和计算复杂性方面仍然存在局限性。为此，我们提出了一种名为efficient Informer（Effinformer）的端到端DL框架，该框架利用稀疏自注意、一种新颖的基于扩张因果卷积的提取操作和一种增强的解码器来最小化计算复杂性，同时提高建模精度和速度。通过实验结果和分析，与现有的建模技术和当前最先进的DL技术相比，所提出的Effinformer表现出优越的性能。然后，我们将所提出的网络进一步扩展到长期预测场景，以展示其出色的泛化能力和优雅的鲁棒性。大量实验表明，从处理纹波干扰和异常值的角度来看，Effinformer更有利于提高预测的准确性和可靠性。这一特性使其在实际工程应用中非常有利。

2024-05-11
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【IEEEKDE】任意步长时间序列预测的可解释张量神经常微分方程

在本文中，我们提出了一种可解释的连续帧工作（ETN-ODE），用于多变量时间序列的任意步长预测。所提出的ETN-ODE利用ODE网络输出任意预测值。我们设计了一个TGRU来处理多变量时间序列，该时间序列表示网络中学习的参数较少的单个输入特征的不同动态。串联注意力被设计为向ODE网络生成更自适应的输入，通过可视化时间和变量贡献来提供可解释性。在四个真实世界数据集上进行的任意步骤预测和标准多步骤预测的各种实验证明了我们模型的有效性。

2024-05-11
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寿命预测|基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测

《基于 PCA 和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测》提出了一种基于主成分分析(PCA) 和多变量极限学习机(MELM) 的轴承剩余寿命预测方法。

2024-05-11
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《数智化转型-钻石模型白皮书》完整版

纵观过去数十年的商业历史，我们看到商业世界的诸多跌宕起伏和更新迭代。深入研究，这些沉浮可以分为三类：企业对企业的洗牌，行业对行业的洗牌，时代对时代的洗牌。当下，我们身处数智化时代，正面临着时代对时代的洗牌，这意味着企业需要全面数化转型，从而突破重围，实现进化，再续增长。

2024-05-11
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数字技术赋能智慧医院建设白皮书

科学进步和技术创新是推动行业发展的核心驱动力。自近代以来，人类经历了四次由科学技术创新引领的工业革命。第一次工业革命开始于 18 世纪中叶，以蒸汽机为动力的机械设备被广泛推广和应用，人类社会从手工艺时代进入到机械生产时代;第二次工业革命发生在 19 世纪，以电的发明和在生产生活中的广泛应用为标志，人类进入规模化工业生产时代;第三次工业革命发生在 20世纪中期，随着电子计算机、通信工程和互联网技术的诞生,人类进入了信息化时代;第四次工业革命从 21 世纪开始至今，随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的出现，人类社会正逐步迈入智能化时代。

2024-05-11
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中国电信八大行业应用基地及产品介绍.

为打造行业信息化应用核心竞争力，提升中国电信行业应用比较优势，中国电信集团公司提出行业信息化应用基地建设新思路，聚焦教育、政务、交通、物流金融、制造、医疗、旅游八个行业，设立了-批中国电信行业信息化应用基地。

2024-05-10
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手机电路原理（原理篇）

ETACS、GSM 蜂窝手机是一个工作在双工状态下的收发信机。一部移动电话包括无线接收机(Rccciver)、发射机(Transmittcr)、控制模块(Controllcr)及人机界面部分(Intcrface)和电源(Power Supply)。

2024-05-10
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邬贺铨院士：大模型赋能企业数字化转型

随着人工智能(AI)技术的兴起，大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务，但在医疗、金融等专业领域中，由于缺乏行业知识，无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此，需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作，共同开发行业大模型。例如，百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说，直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。

2024-05-09
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