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建模提效!营业厅忙闲预测让工单派送更智能

移动互联时代,供电公司营业厅也需要承接来自线上渠道的工单任务。然而传统的数据统计,无法准确预测各营业厅每个时段的现场业务受理量。基于此,本文从营业厅忙闲程度预测模型的构建出发,借助大数据和模型的力量做好窗口单量预测,辅助线上业务智能化派单功能,实现营业厅业务受理量平衡,有效提升资源有效运用和客户服务体验。

  • 2022-02-12
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基于遗传算法的电能表配送计划优化研究

计量中心采用人工方式制定配送计划,由于电能表库存在空间和时间上的分布不均匀,导致即使配送需求100%满足,仍然存在表不够用的情况。本文针对配送计划开展数学建模,应用遗传算法优化配送计划,确保各市县公司安全库存偏差最小,有效提升各市县公司的电能表库存均匀性。

  • 2022-02-12
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“电力营销十四五规划系列评述”之营销发展方向的思路与建议

在《电力营销十四五规划系列评述”之营销发展方向分析》中,我们提出了十四五电力营销的重点发展方向,其中发挥“中国特色”和“面”拓展则是为了履行责任和发展新兴业态,是电力营销对外攻坚拓土的重中之重,而“点”升级和“线”重构是为了提升能力和更好的服务于终端用户,可以说是电力营销内功修炼的关键所在。本篇将先围绕电力营销发挥“中国特色”和实现“面”拓展提出相关发展思路与建议。

  • 2022-02-12
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“健康码”助力台区健康诊断

近年来,随着城区低压网格化综合服务和全能型乡镇供电所建设推广,电网企业不断探索和构建以客户为中心的新型前端服务新模式和新应用。本文从国网山西省电力公司原始台区健康指标数据出发,构建了台区健康诊断模型,引入“台区健康码”直观展示台区健康程度,形成台区健康诊断报告,定位台区健康问题,为台区经理快速、精准响应客户需求及厘清基层工作千头万绪、现场故障等作业难题提供有效的帮助。

  • 2022-02-12
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量子保密通信技术广电业务应用研究

随着媒体融合的快速发展,广播影视业务形态、用户需求、监管对象日趋复杂多样,给安播运维和依法监管等方面带来诸多新挑战。在传统媒体和新兴媒体融合过程中,不断强化信息安全风险防控意识和信息安全防护水平,对于广播电视安全播出维护、行政监管等方面具有重要的意义。根据国家重大创新项目《量子保密通信“京沪干线”广电应用研究项目任务书》要求,基于国家广电宽带骨干网京沪干线建立连接5个业务示范节点(广电总局规划院、中国有线大塔、济南、合肥和上海)的量子保密通信广电应用业务示范系统,在量子保密通信的安全模式下,实现视频直播、VOD点播和交互视频(视频通信和视频会议),并以此为基础,开展技术验证和安全验证工作。

  • 2022-02-08
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镍基与铜基碳化硅复合镀层制备技术发展现状

碳化硅 (SiC) 纳米复合镀层可以改善材料的耐磨性能, 是代硬铬电镀的理想替代技术,本文对 SiC 复合电镀广泛使用的 Ni 基及 Cu 基复合电沉积制备工艺在耐磨方面的应用进行了概述, 对 Ni、Cu 单金属及其合金为主的基质金属进行了评价和总结, 在此基础上, 重点综述了近年来 SiC 复合电沉积技术的研究进展, 包括单一 SiC颗粒及与其他复合颗粒沉积, 对其中的规律进行了总结。最后展望了 SiC 复合电沉积技术的发展方向。

  • 2022-02-06
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城市棕地环境修复与再开发规划的国际经验

在传统产业衰败与世界经济结构转型、城市不断发展引发相关地区衰落的背景下,西方发达国家较早关注污染场地的再开发规划议题。在19世纪工业文明时代,大规模工业生产产生的废水、废渣等对环境及土质造成了严重的破坏。随着20世纪互联网时代的到来,新型产业逐步取代传统产业的主导地位,使传统产业逐渐被关闭或废弃,城市扩张又使原有城郊废弃工业地带变成了城市中心区,并形成棕地。在此背景下,欧美城市对污染场地的规划设计进行了许多探索,并获得了一些重要的规划策略及宝贵的操作经验。以下笔者选取近年来欧美较为成功的3个案例做详细解析。

  • 2022-02-05
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磨料有序排布金刚石锯片的加工性能试验研究

设计并制作了3 组新型磨料有序排布烧结金刚石锯片和1组无序锯片,进行了635#花岗岩对比切割试验。对有序排布锯片的胎体磨损进行了分析,研究了金刚石浓度、锯片外径等因素对有序排布锯片锋利度与寿命的影响。研究发现:有序排布锯片边料层与中料层之间有个最佳金刚石浓度差,使得有序排布锯片具有最优的锋利度与寿命; 有序锯片锋利度好于无序锯片,有序锯片切割性能较无序锯片稳定,有序排布锯片还可以减少金刚石浓度、节约金刚石用量、降低10%以上的金刚石材料成本。

  • 2022-02-05
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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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