基于智能电表数据的台区识别与窃电检测方法研究基于智能电表数据的台区识别与窃电检测方法研究
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本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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通过综合信息服务平台，依托物联网、云计算、移动互联、社交网络、大数据等关键技术支持，集成了校园的分布式信息系统资源，为广大师生提供了全面、协同的智能化感知环境，为教学、科研、管理和生活提供智能化、个性化、便捷化的信息服务。
本文提出了一种基于VAE-WSVM的二次系统采样回路测试校核评估方法。该方法基于电网二次系统采样回路电流数据，能够解决采样回路各类误差状态小样本问题，利用VAE对小样本进行增殖，生成与正常数据样本量相当的异常数据样本，使整体样本达到数据平衡，更适用于人工智能方法，进一步利用GWO算法改进的SVM分类器，实现对二次系统采样回路的准确评估，模型性能稳定。
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