大数据思维与决策--清华大学

一、大数据时代二、大数据内涵三、大数据思维四、大数据技术五、结束语

2021-08-02
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自动驾驶中的机器学习

近年来，自动驾驶技术技术的发展速度非常快。预计达到完全自动驾驶L5的程度是指日可待的。自动驾驶的核心技术主要是人工智能中的机器学习与深度学习两个方向。在本文中，我们的关注点在于机器学习算法在自动驾驶技术中的应用。为了让读者更好地理解自动驾驶中的机器学习算法，本文会首先介绍有关该设备和自动驾驶技术的运行原理，然后介绍机器学习方法及其在自动驾驶任务中的应用。最后展示一些流行的自动驾驶技术模拟器。

2021-08-02
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从大数据中寻找复杂系统的核心变量

尽管大数据的收集越来越容易，但随着从微观到宏观的尺度（scale）变化，系统行为会发生非线性的变化，这让模型构建、行为预测困难重重。如何跨越系统的尺度变化，挖掘出对系统行为真正起到影响的重要信息，是复杂系统研究成败的关键。美国新英格兰复杂系统研究所（New England Complex Systems Institute, NECSI）的 Yaneer Bar-Yam（创始人及所长）在 2016 年撰写了这篇综述，梳理了重整化群、临界相变、复杂度曲线、混沌等多尺度分析方法，并以生物进化、多样性、种族暴力、市场价格波动等具体问题做了分析，尝试总结出一套复杂系统跨尺度研究的通用框架。

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数字化制造技术

一、什么是数字化制造技术二、数字化制造技术的起源和发展三、数字化制造技术的主要内容四、数字化制造技术的未来发展方向

2021-08-02
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21年最新最全Graph Learning算法

图学习算法综述。该综述不仅囊括了目前热门的基于深度学习的图学习方法，还全面介绍了其它三个大类：基于图信号处理的方法、基于矩阵分解的方法、基于随机游走的方法。因此能带领大家从更多的维度认识网络表示学习。作者还概述了这四类图学习方法在文本、图像、科学、知识图谱和组合优化等领域的应用，讨论了图学习领域的一些未来研究方向。该综述对于帮助我们全面回顾图学习方法以及精准把控其未来研究方向具有巨大意义。

2021-08-02
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智能工厂信息化系统的组成架构及其功能目标

导读：基于企业系列标准的支持和企业级别的信息安全要求，在信息物理融合系统（CPS）的支持下，构建智能设计、智能产品、智能经营、智能服务、智能生产、智能决策六大系统。

2021-07-30
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AI时代竟有智能化鸿沟，具备哪些条件才能跨过？

移动互联网“早古”时期，普通人因为收入差距问题而无法做到人手一部智能手机，从而导致数字鸿沟。同样，在当前这个AI，也就是人工智能扮演越来越关键作用的时代，企业也站在了类似的抉择交接线上——是否有足够的实力或能力拥抱智能化？而这个问题的成本，可就不是一个小小的智能手机了。因缺少AI人才、技术积累或财力支持而难以靠自身力量完成AI基础设施建设的企业，在智能化转型的过程中正将面临这样的智能化鸿沟，能否破解，很可能会关乎新十年中它们的命运走向。

2021-07-30
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深入分析5nm芯片

苹果公司于2020年10月发布了新型智能手机“iPhone 12”系列，搭载的是采用5纳米工艺的全球首个名为“A14 BIONIC”芯片。苹果公司将“A14 BIONIC”芯片应用到了iPhone 12、新款“iPad Air”。2020年11月苹果公司又发布了搭载“Apple Silicon M1（采用5纳米工艺）”的“MacBook Pro”、“MacBook Air”、“Mac mini”。苹果2020年秋季至冬季的新品都搭载了采用尖端5纳米工艺的处理器。同一时期，中国的华为/海思也发布了搭载5纳米“Kirin 9000”的尖端智能手机---“Mate 40 Pro”。截止到2020年年末时间点，发布搭载5纳米处理器的智能手机的厂家仅有苹果和华为两家公司，其处理器都是台湾TSMC生产的。就这样，TSMC率先开启了5纳米时代。

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广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。