为了降低随机观测矩阵的存储空间,给出一种基于半张量积的正交匹配追踪重构算法.该方法利用半张量积理论,修正压缩感知模型,构造低维观测矩阵对原始信号进行随机观测,并采用正交匹配追踪算法对信号进行重构,从而得到稀疏信号的估计值.仿真实验分别采用1维时域稀疏信号、1维变换域稀疏信号进行测试,并从重构误差、重构概率、重构时间等角度进行了测试.给出的算法可以大大降低观测矩阵的存储空间,也可以降低数据运算复杂度,在压缩感知中可以得到广泛应用.
暂无评论！
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）
本文将介绍ChatGPT的特点、功能、技术架构、局限、产业应用、投资机会和未来。
针对光伏功率随机性较强等问题，提出了一种基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法。首先，利用核模糊C均值算法对光伏功率进行聚类分析，通过最大信息系数提取主要影响特征；其次，结合合作博弈思想计算预测日和历史日的综合相关系数，挑选相关性较强的历史日构建训练集；然后，利用变分模态分解将光伏功率分解为若干子序列，计算排列熵值并重构为趋势项、低频项和高频项；最后，对趋势项和低频项采用长短期记忆神经网络进行预测，对高频项采用卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-注意力机制模型进行预测，将结果叠加得到最终预测结果。经实例验证，在不同天气条件下，所提模型整体预测误差最小，可有效提高预测精度。
本文在现有研究区域综合能源系统配置与调度双层优化的基础上，引入？效率作为综合能效的评估指标，同时考虑风光不确定性、负荷和能源价格波动对系统的影响，建立了计及？效率和多重不确定性的RIES双层优化模型，
未来随着双碳政策的推进，本文提出的双向碳排放分摊和低碳经济运行方法，将为高能耗企业更深层次参与低碳需求响应提供理论和技术支撑。
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
AI 为许多组织带来了机遇，让他们能够实现智能应用的创新或现代化，并实现了前所未有的效率提升、个性化和见解。借助 AI、机器学习和数据分析，智能应用有望改变企业为客户创造和提供价值的方式。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
暂无评论！