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面向新型电力系统的虚拟电厂关键技术研究与行业实践分享

面向新型电力系统的虚拟电厂关键技术研究与行业实践分享 随着全球能源结构的转型和可再生能源的大规模接入,新型电力系统正在逐步成为主导力量。然而,新型电力系统面临着诸多挑战,如电力供应与需求的平衡、电网稳定性、能源利用效率等问题。为了解决这些问题,虚拟电厂技术应运而生,成为当前研究的热点之一。 虚拟电厂是一种基于互联网和大数据技术的能源管理平台,它将分散的分布式能源资源进行整合和优化,实现能源的高效利用和电力系统的稳定运行。虚拟电厂的关键技术包括能源管理、负荷预测、能源调度、储能技术等。

  • 2024-03-08
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机器学习9-随机森林

随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,用于改善单一决策树的性能,通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。

  • 2024-02-15
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OneRec系列之知识图谱增强的腾讯视频推荐算法

导读 推荐系统中的用户冷启动和物品冷启动问题一直是业界和学术界的重要研究方向,但是由于缺乏历史行为信息,现有的基于行为信号为主的算法在此类问题上仍然很难取得满意效果。我们在多源信息融合的框架下,考虑通过引入item/user的属性静态知识图谱(static graph)和动态行为关系图谱(dynamic graph),提出了一种基于图的邻接关系增强的节点表示方法,用于更好的建模和表示推荐系统中的user和item的表征,在公开数据集MovieLens上取得了AUC 约0.5个百分点的提升。

  • 2024-03-18
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数据中台建设-数据体系和规范建设

从集团数据管控角度出发,结合数据中台系统的建设,规划数据标准体系,建立科学合理且符合集团实际情况的数据体系和标准规范。数据体系包括数据指标体系和数据分析体系,标准规范包括数据开发规范、数据代码规范、数据建模规范、数据治理规范、数据质量标准、数据授权规范、数据安全标准、元数据标准。

  • 2024-02-14
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记github学生认证

就在前段时间 github copilot 不是内测结束了,然后要开始收费了,收费标准 一个月 $10 / 一年 $100。这费用对于我本不富裕的生活雪上加霜。而 coplot 对教育认证有免费资格使用,于是乎就有了此次较为艰辛的 github 学生认证。

  • 2023-05-05
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LearningLSTM

Recurrent Neural NetWork (RNN) 用于处理序列数据,序列数据预测模型的特点是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入,还依赖于其他步的输入或输出。传统的序列数据机器学习模型有Hidden Markov Model (隐马尔可夫模型)、Conditional Random Field (条件随机场)。近年来,深度学习模型又带来了RNN,标准RNN结构极为简单,只有一个tanh层,其模型结构见图1。

  • 2023-02-27
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17GL401综合管廊热力管道敷设与安装

17GL401 综合管廊热力管道敷设与安装

  • 2021-09-01
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物联网综合运维管理系统的生产技术

本技术公开了一种物联网综合运维管理系统,包括数据采集和处理子系统和运维管理呈现子系统,其特征是:所述数据采集子系统包括:数据采集模块:与被管物联网的基础设备和相关的业务系统交互,遵循标准的通信协议,完成所需要的各类原始管理数据的采集;数据处理模块:将采集得到的各种数据进行筛查、整理和标准化处理,提供各应用功能进行分析、统计及存储,将收集的各类原始数据信息与KPI阈值对比后进行分析、配置或者处理,形成资源分类的告警信息;所述运维管理子系统:实现物联网设备、网络、服务器和软件系统运行状况的统一监控和管理,保障物联网的正常运行。

  • 2021-04-28
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时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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