目前机器学习领域取得的快速进展，在一定程度上是由以下因素推动的： 数据爆炸，高性能计算机体系结构的复兴，云提供商竞相为开发人员和研究人员构建可扩展的人工智能平台，人们将实时智能嵌入移动设备、汽车、其他消费电子产品和日益普遍的连接到云端的计算设备的热潮。这种快速进步中包括一些惊世骇俗的成就，机器在许多狭窄的领域已经接近于或超过了人类的能力，例如在图像中标记物体、识别语音、玩策略游戏以及翻译语言， 但我们仍处于这些技术发展的初期，摆在我们面前的是长达几十年的创新和 发现之旅。
《从零开始学 Python》（第二版） 丛书 569页，供11章
Java核心技术 卷II 高级特性 第9版（中文）858页
智能建筑技术是一门多学科技术的结合,牵涉到建筑环境、设备和控制等多方面内容,其控制技术又是计算机技术、通信技术、自动控制技术的综合, 是一门较新的学科。智能建筑为人们提供了高效工作环境和理想舒适的生活环境,因此, 近年来发展很快。
为解决光伏电站和风电场的弃光、弃风问题，拟配置储能系统用于实 现削峰填谷，提高风电场的发电量创造经济效益，也可用于跟踪计划出力 曲线。 削峰填谷 工作模式1:风力/光伏发电输出功率受限时，将多余能量存入储能电池； 工作模式2:风力/光伏发电输出功率不受限时，将储能电池能量输出电网。
储能项目资源 工商业储能项目将结合分布式光伏及可控负荷形成虚拟电厂， 因此建议储能项目资源应偏向经济发达城市负荷聚集区，可 考虑在储能项目集中区储备一定规模的分布式光伏及充换电 站项目资源
数字技术是与电子计算机相伴相生的科学技术，它能 够将图像、文字、声音、视频等信息转化为可被电子 计算机识别的数据，并对其进行运算、加工、存储、 传送、还原和利用。5G 移动通信、物联网、云计算、 大数据、人工智能和区块链等数字技术正深刻影响全 球经济社会发展变革，也是工业节能降碳不可或缺的 重要手段。 工业行业是碳排放大户从碳排放量看，能源生产与转 换、工业、交通运输、建筑领域碳排放占全社会碳排 放比重分别为44%、34%、8%和7%,共占93%。
制定“互联网+”行动计划，推动移动互联 网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联 网企业拓展国际市场。”
电网数据价值在双碳目标下需深入挖掘 ■ 省间电力交换。通过分析电力大数据，得出区域间的碳构成，为电网碳减排提供数据支撑； ■ 区域清洁能源碳减排监测与分析。通过区域内清洁能源电厂并网情况、分析区域内清洁能源碳减排价值； ■ 数据中台价值挖掘。通过电网数据中台，对电网运行的碳排放总量汇总分析，提供合理的减排方案。对输电线路线损、 主变碳排放进行整合计算，规划低碳运行模式，减少碳排放。
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