电力行业信息化交流材料

从使用第一台计算机起，电力企业信息化即将走完半个世纪的历程。随着电力行业体制改革的不断深入，电力企业对信息化的要求也不断提高，在过去及可预见的将来，电力信息化主要可分为三个阶段。

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电梯运行质量监控方案汇报

---2008年5月，国家对国资委直属基础通信运营企业进行结构调整，即中国移动与中国铁通实施资产合并、中国联通与中国网通实施兼并并组建新的中国联合网络通信有限公司、中国电信收购原中国联通的CDMA网络与业务。 ---2009年1月，国家工业与信息化部正式在中国大陆启动3G通信运营，中国移动获得TD-SCDMA、中国联通获得WCDMA、中国电信获得CDMA20003G运营牌照。 ---2010年10月，国务院发布《国民经济与社会发展第十二个五年规划》，使用了较大篇幅提出全力推进社会各行业以云计算、物联网技术为代表的信息化建设。

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电梯门系统

电梯门即装在电梯的门。电梯门从安装位置来分可以分为两种层门系统和轿门系统，装在井道入口层站处的为层门，装在轿厢入口处的为轿门。层门设在层站入口处，根据需要，井道在每层楼设1个或2个出入口。层门数与层站出入口相对应。轿厢门与轿厢随动，是主动门，层门是被动门。其目的是为了提供安全和舒适，阻止人跌落电梯井道或被井道设备伤害。

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电梯技术

通过本节内容的学习，了解并掌握电梯的基本结构组成、电梯机房、井道、底坑、轿厢、电梯曳引机、对重、导向系统、门系统、安全保护装置的作用，以及电梯的电力拖动与控制系统的原理等。

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从分布式系统到联邦学习

分布式计算的前身，是“并行计算（Parallel Computing）”。在大数据时代之前，有很多研究工作为了让机器学习算法更快，而利多了多个处理器并行计算。这类工作通常被称为“并行机器学习”，其核心目标是把计算任务拆解成多个小的任务，分配到多个处理器上做计算。各部分是相互独立计算的，也就是“分而治之”。

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联邦学习——面向数据安全和隐私保护破解之法

基于大数据的机器学习既推动了AI的蓬勃发展，也带来了一系列安全隐患。这些隐患来源于深度学习本身的学习机制，无论是在它的模型训练阶段还是在模型推理和使用阶段。当前AI安全已引起人们普遍的关注，各项的治理措施也因此积极开展。

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浅析联邦学习与区块链技术

联邦学习（Federated Learning）是一种使用分布式优化方法来保护多方合作时数据隐私的技术，核心点在于：分布式和数据隐私。在在数据安全和隐私保护的发挥着重要作用。联邦学习不局限于传统的分布式优化问题，也不仅仅是通过传统密码学的同态加密等技术就轻易解决的任务，也并不是分布式优化和密码学的结合。联邦学习应用广泛，涉及技术领域众多，引起了世界范围内学者的广泛关注。

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分布计算大数据机器学习系统研究进展

要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。

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