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智能电网物联网应用

利用现有的网络基础设施(例如故障检测器),能源运营商可以经济高效地构建智能电网物联网应用。 他们的主要目标是升级配电系统上的老化设备并安装智能电表。这些投资是国家智能电网发展趋势的一部分,该趋势利用现有能源基础架构中的新技术来优化电网性能并最大程度地减少停机时间。 现代电信技术已经发展到开放的基于标准的范例,可促进向现代智能电网的发展。基于标准的协议和平台帮助电网保持软件更新的最新状态,而不必派遣现场服务人员来更改硬件。 智能电网物联网应用 将传统设备连接到智能电网IoT应用程序,电力公司可以: 1)实时推送数据 – 依赖于集中式的数据轮询会导致大量延迟和扩展能力有限。 4)利用 – 随着分布式电网变得越来越复杂,需要管理更多设备,IIoT网关能够连接到基于的基础架构,并通过管理的仪表板与用户共享实时数据和分析。

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利用计算实现网络智能

采用计算技术的组织将来自内部系统的警报与外部情报提供商的警报融合在一起。 这正是计算技术拥有显著优势的地方,因为组织根据各种需求选择合作伙伴,从保护供应链到应对行业内部和行业之间的特定威胁。采用计算允许公共机构和私营部门相互合作。 计算还使组织能够在其内部获得洞察力和趋势,以及与其他公司进行比较的方式。 一种新模式:洛杉矶网络安全实验室(LA CyberLab) 很多组织已经在转变为基于计算的模型,以将其内部数据与外部威胁信息融合在一起。

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    计算与人工智能

    因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈计算的时候也会提到大数据,谈人工智能的时候也会提大数据,谈人工智能的时候也会提计算计算需要大数据,大数据需要计算,两个人就这样结合了。 四、人工智能拥抱大数据 4.1 机器什么时候才能懂人心 虽说有了大数据,人的欲望总是这个不能够满足。 这种形势的服务,在计算里面称为软件即服务,SaaS (Software AS A Service) 于是工智能程序作为SaaS平台进入了计算。 五、计算,大数据,人工智能过上了美好的生活 终于计算的三兄弟凑齐了,分别是IaaS,PaaS和SaaS,所以一般在一个计算平台上,,大数据,人工智能都能找得到。 对一个大数据公司,积累了大量的数据,也会使用一些人工智能的算法提供一些服务。对于一个人工智能公司,也不可能没有大数据平台支撑。所以计算,大数据,人工智能就这样整合起来,完成了相遇,相识,相知。

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    业界 | AI 如何助力电网智能化?

    英国电网运营商National Grid(国家电网)部署了几套方案,从而确保能够始终满足英国生产生活需求。 在这段时间内就需要在计算中同时考虑到,减少电网干扰和激励消费者参与。问题是,一旦客户池超过一定规模,这个方案就会变得更加复杂。例如,知道哪些消费者进行了注册,目前用电设备的具体用电量和费用。 这可能会破坏电网的平衡,以及对客户欠款的追踪。 看人工智能如何提供帮助 面对这些挑战,新兴的人工智能似乎就是你所寻找的答案。 例如,为了筛选最佳的电网参与者,电网运营商可以使用复杂的机器学习技术,模拟特定设备的行为以及电池存储单元来审查智能电表和传感器的数据。 ? 智能电网概念:工业和智能电网设备身处于一个联网网络中。 可再生能源和智能电网技术所创建的智能城市将满足未来生活居住的各项需求。 在注册电网存储之后,根据预测算法对充电/放电数据进行分析,未来可以预估电池组或电池单元的有效寿命。

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    计算商业智能发展现状

    根据调研机构的调查,48%的组织表示,计算商业智能在2019年对其运营“至关重要”或“非常重要”,其中,营销和销售对计算商业智能最为重要。 拥有100名及以下员工的小型组织是计算商业智能最热情、最常见的采用者和支持者。目前最受欢迎的计算商业智能提供商是AWS和Microsoft Azure。 商业智能是依赖一个或多个计算部署模型的技术、工具和解决方案。这项研究值得注意的是围绕计算商业智能的感知利益和障碍,计算商业智能的重要性,以及当前和计划使用的重点。 2019年,计算商业智能的重要性正在急剧上升,这是由企业在运行商业智能应用程序的平台上访问、分析和存储公司数据的信任和信誉所推动的。 0 2 营销和销售在2019年对计算商业智能最为重要。 科技和广告行业也认为计算商业智能对其运营非常重要。在教育行业中,超过30%的受访者认为计算商业智能非常重要。 ?

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    最新研究发现智能空调可能会拖垮电网

    然而黑客们却可能时刻惦记着它,因为他们利用它来摧毁电网。 据了解,来自普林斯顿大学的安全研究人员发现,由数千台联网但却可攻击的家电如空调、热水器能够形成一个僵尸网络,而这可能会导致电网供电量严重不足进而导致大面积停电的现象发生。 ? 他们在研究报告中写道:“我们希望我们的工作能够提高人们对这些攻击对电网运营商、智能设备制造商以及系统安全专家的重要性的认识,进而使电网(以及其他相互依赖的网络)在对抗网络攻击上变得更加安全。 在不久的将来,当更多联网智能设备被制造出来之后,这一点将尤为关键。” 这一发现颠覆了人们对黑客和电网的传统担忧。 通常情况下,研究人员担心专业黑客会直接侵入关键的基础设施如电网,然后切断电源、制造混乱。 如果这样的攻击成功了,那么黑客们可能会发现在发电站职工恢复电力供应时摧毁电网这件事情变得更加容易。

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    大数据技术在智能电网中的应用框架

    除此之外, 还有部分业务数据, 比如物联网、计算、新能源并网等技术带来的相关数据, 涉及运营管理的数据, 主要是交易电价、售电量等方面的数据。 2 ▏智能电网架构规划 电网架构规划是智能电网规划的重要环节。随着电网复杂程度不断加大, 规模及自动化程度不断提高, 社会对智能电网架构的规划提出了更严格的要求。 如智能电网规划体系架构所示。 智能电网规划体系架构 3 ▏智能电网安全评估 评估, 即评价和估量, 在智能电网规划阶段对规划方案进行可行性、合理性和优劣性评估, 有利于提高智能电网的运行水平, 评估的内容包括供电可靠性评估、线损评估 技术线损属于电能在传输过程中无法避免的理论线损, 可计算得出;管理线损是人为因素造成的, 如抄表、偷漏或差错引起的不明损失, 涉及到企业的管理水平。

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    用户友好型智能电网体系结构的发展

    随着智能电网等系统日益复杂,新出现的问题需要能够处理多个工程领域参数的复杂解决方案。复杂的解决方案进一步要求为用户提供友好的界面来表达他们的需求。 本论文主要研究如何通过选择合适的智能电网架构,开发出用户友好的信息物理框架,以解决智能电网的公用事业和用户所面临的各种问题。

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    智能电网柔性调度优化的神经预测控制(CS)

    尽管MPC方法对时间受限的电网优化有准确的结果,但对于大型和复杂的电力系统模型而言,它们本身就受到计算时间的限制。利用函数逼近学习最优控制行为,可以在较短的计算时间内确定接近最优的控制动作。 结果表明,该方法能在求解近似最优解的同时,将计算时间缩短一个数量级。通过一个基准智能电网对所学习的控制器进行了验证。 智能电网柔性调度优化的神经预测控制.pdf

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    计算发力为智能家居“撑腰”

    计算逐渐成为大多数行业组织的关键性技术支撑,对于智能家居行业又将如何呢?    计算的显著优点    首先,计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心,用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。 在智能家居领域,计算的优点也得到完美体现,成为智能家居发展最强大的动力。    计算发力为智能家居“撑腰”    计算成为关键的一环    对于智能家居来说,其所有的功能建立在互联网与移动互联网这个基础上,同时,如今的智能家居其实就是一个家用的小型物联网,需要通过各类传感器,采集相关的信息 因此,为了满足智能家居的种种需求,计算成为了智能家居最好的伙伴,通过计算,建设一个家,即可更加精准快速地实现对家居设备的控制,而且在用户获得更好的服务的同时,成本也更加低廉。    计算智能家居技术支撑    计算与我们熟悉的互联网相比,从一定程度上解决了人与物的链接与通讯问题。

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    智能电网数据存储与处理架构的比较研究(CS SE)

    世界各地的许多政府和组织都同意,解决能源独立,全球变暖或紧急应变能力等国家和国际问题的第一步是重新设计称为智能电网电网。通常,电网以次优的方式将电力从发电厂广播到大量消费者。 然而,将能源输送网络和数字信息网络融合在一起,再加上引入智能监控系统(智能电表)和可再生能源,将使电力供应商和电力消费者之间建立双向的电力交易关系。 智能电网的建设需要对存储,实时事件处理和可用性提出前所未有的要求的信息网络和系统的设计和部署。 在本文中,探索和比较了一系列用于存储和处理智能电表读数数据的系统架构,旨在为将来的智能系统提供支持的坚实基础。

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    智能大势-着眼未来布局技术之边缘计算

    下面我们来看看边缘计算的内涵、与计算的关系以及在开源领域的发展,了解如何把握智能大势,提前布局开源边缘计算相关的技术体系,赢得市场先机。 Device Edge(设备边缘)是指网络终端或设备侧的边缘计算资源,例如:智能信号灯、环境传感器、智能汽车等。 通常它们没什么计算能力,被用于解决最后“一公里”接入的问题,一个典型的例子就是智能路由器,它一端通过红外信号控制家中电器,另一端通过网络和数据中心相连。 通过Edge系统实现智能设备/系统的管理、调度、应用,以边缘智能为核心,实现一体化的智能酒店系统。 AI 上训练,边缘执行。 图片3.png 前面提到过Kubernetes 已经成为原生的标准,KubeEdge 是首个基于 Kubernetes 扩展的,提供边协同能力的开放式智能边缘平台,也是 CNCF 在智能边缘领域的首个正式项目

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    计算在人工智能时代仍为主流

    与行业炒作和企业管理者的预期相反,计算仍然是当今IT专业人员认为的最有价值的技术,而对于人工智能并没有人们想象的那么重要。 与行业炒作和企业管理者的预期相反,计算仍然是当今IT专业人员认为的最有价值的技术,而对于人工智能并没有人们想象的那么重要。 该调查还显示,计算和混合IT将继续成为未来五年IT专业人员的首要任务,因为这些元素可以满足当今的业务需求,同时也可以作为人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术构建的基础。 此过程的关键部分是在基于计算的应用程序的混合IT环境中建立可观察性基准。 (3)弥合领导力差距 在可预见的未来,人工智能(AI)和机器学习(ML)将会继续引起极大的兴趣。 尽管人工智能(AI)和机器学习(ML)目前不是IT专业人员的最高优先级,但优化计算/混合IT环境为最终部署和采用这些新兴技术的优势带来了重要途径。

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    计算+大数据+人工智能 你了解多少?

    2.人工智能 因为大数据是人工智能的基石。人工智能的发展,离不开海量数据。 举个列子:机器和人一样,都是可以训练的;就像小时候,老师教我们识字一样。 大数据的三大支柱2、有大数据就有人工智能的机会在机器获得海量的数据之后, 就可以分析并归纳出这些数据的特征,理解数据并作出反映和预测,到了这一步,就可以称之为“人工智能”。 一个非常好的例子是,计算机可以通过预先学习成千上万张人脸图片,掌握认识和分辨人脸的基本规律。 然后,计算机可以记住全国所有通缉犯的长相。 3.计算 计算,就是云端计算。 举个例子。你想知道雪碧是不是适合你,那么利用大数据技术,先搜索全球和你差不多特征的人, 然后匹配和你最接近的人。然后分析这个人对雪碧的感觉反馈给你。 【学会计算机编程】学好大数据,没有点儿编程基础怎能行呢,如计算机基础,数据结构, 网络基础,数据库等等知识。 8.

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    计算平台开启餐饮智能化营销模式

    互联网技术与计算时代的到来或能解决这一行业尴尬。利用计算平台进行整合管理可实现信息资源的聚合与分享,提高信息资源利用与管理效率。 未来,电子商务智能化营销平台替代人工进行管理、营销和服务的信息化智能管理将成为餐饮业发展的重要方向。 在第四届中国计算大会上,全国人大常委会副委员长严隽琪提出,计算的到来,海量数据加上信息智能化应用将创造出无限商机。 深圳爱订网络技术有限公司市场部经理郭久华告诉《广告主》,爱订目前有三大主体业务:门店智能管理、餐饮电子商务智能管理和供应链智能管理。 爱订紧跟智能手机应用逐步渗透的趋势,开发了“手机门店”,客户直接通过手机查看餐厅菜单,自助在线点餐、下单,订单信息多屏同步给餐厅,直接在餐厅厨房打印pos小票,整个订餐流程仅需动动手指。

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    计算,构建智能App和快速部署的关键

    计算使应用程序部署更容易、更快速,满足了客户的需求,并为构建强大、智能的应用程序打开了大量资源和功能的大门 在里出生,在里长大 早在2000年的时候,我们就认识到,如果没有快速部署,就很难提出快速开发的理由 今天,我们环顾四周,发现基本上有两种企业:那些已经接受了计算的企业。和那些即将接受计算的企业。 计算使得将自主微服务团队的工作部署到该场景变得可行、简单和快速。在某种意义上,将小型自治团队联合成一个功能整体。 各种资源,即时可用 的主要论点和用例是在即时服务器、存储、计算能力等方面拥有灵活的、可伸缩的计算资源。但是,还有一个令人信服的例子,即资源和服务的可发现性和可用性,以支持开发和生产中的应用程序。 总之, 致力于数字化领导力的企业和组织绝对需要大规模、灵活的计算和数据的能力。 低代码平台为提供的所有资源和能力打开了大门,并为构建智能应用程序提供了强大的功能。

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    IBM助北京治霾暗藏野心 各路巨头掘金智能电网市场

    不过,目前“概念”方兴未艾,从长远角度看,计算等新技术在治污领域上依然大有作为。 中投顾问研究总监郭凡礼在接受记者采访时也看好未来计算治污的前景,所以利用计算、大数据治污是否有效,仍有待时间验证。 不过亦有业内人士认为,企业采用计算技术后,单位信息处理能力能耗有明显的下降,随着技术完善和新能源发展,计算的耗能问题将迎刃而解。 郭凡礼亦持相同观点,“总的来说,未来计算所需要消耗的电力能源将更多地来源于可再生资源转变的电能。” 巨头分食智能电网“蛋糕” 与直接查处污染源相比,改善目前不合理的能源消费结构或是真正的治本良策。 2009年国家电网宣布“坚强智能电网”计划,意味着中国亦开始融入全球智能电网的大潮中。

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    计算智能:SVM

    计算智能:ANN 计算智能:深度学习简介 计算智能:遗传算法 计算智能:MLP测试与验证 1. 支持向量机(SVM)优点 2. MLP vs SVM 3. 支持向量机(SVM)优点 使用ANN进行分类计算开销大,难以调整(层数,神经元数等),容易过拟合,局部最小值,初始化敏感。 为了解决这些问题,我们介绍支持向量机: 数据驱动的最佳分类器,与MLP相同的计算能力,在单CPU系统上可能更快。 2.

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