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基于改进黏菌算法的分布式光伏发电并网规划

中服云官网:www.cserver.com.cn 针对分布式光伏不合理布局可能给配电网带来的重大冲击提出了一种考虑负荷与光伏系统出力时序性的双层优化分布式光伏选址定容模型。上层优化旨在筛选一组包含光伏接入节点和装机容量的组合数据,下层优化以网损、电压偏移量和投资成本最小为目标函数,在解决高维度、非线性的功率因数优化问题同时将最优规划结果反馈给上层优化层,从而确定分布式光伏的最佳接入节点和装机容量。

  • 2025-01-21
  • 阅读493
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时间序列的表征学习——Time2Vec

时间序列的embedding好像还是比较少见的领域,正好看到了这个Time2Vec方法,就简单大概的介绍一下。 在Time2Vec中,主要想要达到的三个特性为: 1、Capturing both Periodic and Non-Periodic patterns-捕捉到周期性与非周期性的模式; 2、Invariance to Time Rescaling-时间重缩放的不变性; 3、Being Simple enough-足够的简单。

  • 2022-11-21
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数字孪生、组态与三维GIS工具核心技术功能解析

在工业数字化转型浪潮中,数字孪生、组态软件与三维GIS平台作为三大关键技术支柱,各自在不同维度发挥着核心作用。本报告通过对三类工具的技术功能进行系统性拆解,旨在厘清其技术边界与能力侧重:数字孪生工具聚焦于物理设备的高精度建模与仿真分析,组态工具专注于工业流程的可视化监控与控制,三维GIS平台则致力于地理空间数据的三维呈现与空间分析。通过对三者核心功能的深度解析,为技术选型与系统集成提供清晰的参考框架。

  • 2025-10-06
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面向人工智能的数据治理实践指南(1.0)

自 1988 年由麻省理工学院的学者启动了全面数据质量管理计划(TDQM)以来,随着大数据技术的迅猛发展,企业内数据量急剧上升,数据治理的内涵也在不断地变化和丰富。2021 年,随着以大模型为代表的生成式人工智能技术席卷全球,对人类的生产和生活都带来了革命性的变化,人工智能的发展从以模型为中心转变为了以数据为中心。以数据为中心的人工智能理论认为,好的人工智能需要高质量、大规模和多样性的数据。但在实践过程中,数据科学家们往往会遇到数据安全与隐私泄露、内容输出偏见与歧视以及数据“高量低质”的问题。如果放任这些问题不加管制,将会阻碍人工智能技术的进一步发展,甚至会危害个人、企业甚至国家的安全。

  • 2024-06-24
  • 阅读492

12篇顶会论文,深度学习时间序列预测经典方案汇总

早期的时间序列预测主要模型是诸如ARIMA这样的单序列线性模型。这种模型对每个序列分别进行拟合。在ARIMA的基础上,又提出了引入非线性、引入外部特征等的优化。然而,ARIMA类模型在处理大规模时间序列时效率较低,并且由于每个序列分别独立拟合,无法共享不同序列存在的相似规律。深度学习模型在NLP、CV等领域取得了成功应用后,也被逐渐引入到解决时间序列预测问题中。通过不同序列共享一个深度学习模型,让模型能从多个序列中学到知识,并且提升了在大规模数据上的求解效率。

  • 2022-11-21
  • 阅读492

DH智慧智能营业厅解决方案

随着安防监控技术和视频识别技术的发展,监控系统向更强的功能、更快的速率、更清晰的效果方向发展,尤其越来越强调安防监控与其他应用的合一,这就要求必须采用开放、标准的现代识别技术。

  • 2025-01-22
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线性代数本质-100页

我将通过多个系列的文章来讲述人工智能技术重要组成部分,线性代数作为人工智能数学理论基础,是非常重要的一部分,我将用一个系列的文章来讲解线性代数的本质

  • 2022-11-21
  • 阅读489

某水泥厂原料磨—输入轴轴承保持架故障案例

?一个水泥工厂部署iPHM设备健康智能维护云平台,实时监测生料磨、斗提、回转窑、煤磨、斜拉链、辊压机等大型水泥设备运行状态,避免工厂发生非计划停产,提前发现预测早期故障,保证连续生产。 原料磨是物料经破碎机破碎和配料后,进行再次粉碎的关键设备。原料磨广泛应用于水泥、硅酸盐制品、新型建筑材料、耐火材料、以及玻璃陶瓷等生产行业,对各种矿石和其它可磨性物料进行粉磨。今天因大师给大家分享的案例是该集团旗下一个水泥工厂的原料磨—输入轴轴承保持架故障诊断案例。

  • 2022-11-15
  • 阅读489
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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