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李渊研究员:电网友好型微电网构建关键技术

在"配电网/微电网智能化技术及应用”专题会议上南瑞集团研究院李渊研究员作了题为“电网友好型微电网构建关键技术”的专题报告。????征得李研究员同意,特与您分享!

  • 2024-09-26
  • 阅读450

数据架构建设方法及案例

数据架构的本质是数据模型和数据流(或叫数据分布),《华为数据之道》将数据架构分为数据资产目录、数据标准、数据模型及数据分布,DAMA将数据架构分为数据模型和数据流设计,差不多就是这个意思。

  • 2022-09-29
  • 阅读450

水下电磁探测的研究现状与发展趋势

传统水下探测手段是声探测技术,包括被动声与主动声探测两种方法。主动声探测存在探测目标远、功耗大、易暴露等特点,而被动声探测存在探测距离有限、功耗低、隐蔽性强等特点。随着减振降噪技术的使用,水中目标的辐射噪声级大幅度减小,再加上声线弯曲、声混响等自然条件的制约,被动声探测的难度逐渐显现。为了提高对水下目标的探测能力,亟需研究光、电、磁、红外、热尾流、地震波、压力场、重力场等非声探测技术。相比于声场和其他非声物理场,水下电磁场是水中目标的重要暴露源,国内外研究表明,舰船电磁场是一种可以用来对目标进行探测和识别的信号源。舰船磁场主要分为:稳态磁场(铁磁场、感应磁场、涡流磁场)和交变磁场(轴频磁场、电磁设备辐射产生的磁场)。电场主要划分为:稳态电场(腐蚀相关静电场、感应电场)和交变电场(轴频电场、工频电场、电磁设备向外辐射产生的电场等)。

  • 2022-01-07
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【IEEE/CAAJOURNALOFAUTOMATICASINICA】工业过程数据驱动质量预测建模的深度残差PLS

偏最小二乘(PLS)模型是软测量等质量相关工业任务中最典型的数据驱动方法。然而,在PLS中,输入和输出数据之间只捕获了线性关系。在残差子空间中很难获得剩余的非线性信息,这可能会降低复杂工业过程中的预测性能。为了充分利用PLS残差子空间中的数据信息,本文提出了一种用于质量预测的深度残差PLS(DRPLS)框架。受深度学习的启发,DRPLS是通过连续堆叠多个PLS来设计的,其中前一个PLS的输入残差被用作层连接。为了增强表示,在使用它们堆叠高级PLS之前,对输入残差应用非线性函数。对于每个PLS,输出部分只是其先前PLS的输出残差。最后,通过将每个PLS的结果相加得到输出预测。在工业加氢裂化过程中验证了所提出的DRPLS的有效性。 关键词:深度残差偏最小二乘(DRPLS)、非线性函数、质量预测、软测量。

  • 2024-10-13
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异常值数据预警分析

当数据量大了、数据指标多了之后,每天的精力除了看数据还有很多其他的事情要做。就需要在整个运营状态稳定后,有一套自动识别异常数据并进行预警的机制。会对我们设定的规则,如果出现异常情况,就通过机器人的形式进行预警通知。然后运营人员再去核实并根据实际情况迭代规则。这一套机制可以称为异常值数据预警分析。

  • 2024-08-30
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Python_与大数据分析(Python基础)

Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,Python语言是数据分析师的首选数据分析语言,也是智能硬件的首选语言。

  • 2021-06-24
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  • 463页
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小样本学习登上Nature!【小样本学习+多模态】

- AMFAR框架基于元学习范式,包含元训练和元测试两个阶段。 - 在元训练阶段,首先使用特定于模态的背骨网络提取查询样本和支持样本的动作原型的多模态表示。 - 利用查询到原型的距离计算模态特定的后验分布,并采用Active Sample Selection (ASS) 模块,根据模态的可靠性将查询样本分组。 - 设计了Active Mutual Distillation (AMD) 机制,通过双向知识引导流在模态间传输查询到原型的关系知识,从而提高不可靠模态的表示学习能力。 - 在元测试阶段,采用Adaptive Multimodal Inference (AMI) 进行小样本推理,通过自适应地融合不同模态的后验分布,更多地关注可靠的模态。

  • 2024-09-12
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面向微服务创新,IPU正成为未来数据中心里起舞的精灵

日耳曼神话中,有一种名叫戈兰林(Gremlin)的小精灵。传说这种精灵熟悉各种工具和机械,可以帮助能工巧匠完成种种工作,还可以提升工匠的技术,启迪他们的发明精神。很多时候,工匠们的传统方式方法到达一定瓶颈,就会祈祷小精灵出现,能够帮助他们解决难题。

  • 2022-10-12
  • 阅读445
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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