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业界 | AI 如何助网智能化?

根据The Conversation公布的最新数据,归功于风能和太阳能的大发展,2016年英国可再生的清洁能源比重再创新高,是过去60年以来最清洁的结构。 首先对于较少的缺口,National Grid要求供应商以低于最大输出的标准来运行常规发站,并根据缺口需求逐步增加。 而对于较大的缺口,National Grid确保发站,尤其是天然气发站始终处于待命状态。为进一步降低传统输出,部分发站的发量只要求在每年几十到几百小时之间。 这种存储可以认为是大规模池的替代解决方案,如果形成足够大的规模这种存储会变得更加经济。 在客户池成功创建之后,部分设备可能无法始终保持存储状态,或者用于降低当前的需求。 替代解决方案就是在网本身上安装能够检测需求程度的计量装置,根据需求相应的调整输出功率。这不仅能够承担中心服务器的压,只需要在区域级别进行计量,而不是每个设备。

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吴恩达、张潼接受WSJ采访:如何让AI一样颠覆世界?

斯坦福大学兼职教授、谷歌前人工智能科学家吴恩达与腾讯 AI Lab 主任张潼近日接受了华尔街日报全球科技编辑 Jason Dean 的采访。AI科技评论对采访内容进行了整理编辑。 ? 新时代的“” Jason Dean:先从“恐惧”的这个话题开始吧。有一种流传甚广的说法是:人工智能会变得非常强大,最终机器人将会接管这个世界。 把恐惧的想法抛开,我认为人工智能是一次新的“革命”,无论你是在哪一个行业工作,AI都有可能改变它。 就像100年前,的发明和兴起改变了整个工业一样——从运输、通讯、制造到保健,点点滴滴都在发生改变。 因此,我希望无论从事什么行业,你都能发现如何运用AI。 例如,做一个专业的医疗人工智能系统就需要很多人的努。而且这并不像一些人认为的那样可以转化成其他容易解决的问题。 Jason Dean:那么我们现在来谈谈关于AI的炒作 。

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    瑞海吴宁海:“行业+AI”,发现领域新蓝海 | 镁客请讲

    行业+AI模式下,实战应用是重要准则。 如今人工智能创业公司很多,其多数的模式是技术专家主导。即尽打造最优秀的技术团队,注重研究最基础的算法和架构。 行业+AI:从应用端到技术端的逆行 由于瑞海科技是由传统工程行业到AI的转型,这个过程为其节省了大量的时间。应用场景是现成的,需求是现成的,关键就是用技术帮助场景解决问题。 之后,瑞海对已知的行业需求进行了分析,并投入研发了三款海量级市场的产品:管廊智能运行系统、AI无人值守变站智能管控系统以及防外破系统。 以防外破系统为例,在输线路被干扰和破损引起故障甚至安全隐患时,目前国家网的处理方式是借用无人机巡逻,对缆进行监测。 结语 目前行业中用AI技术结合工程建设,生产产品解决行业需求的公司寥寥无几。因为行业高度集中、高度垄断的特性让外行人很难进入。

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    干货 | AI 创业指北:把 AI 真正变成还有多远?

    这故事抖机灵能不错,但事实上却只是又一个编出来的故事罢了。 当下数据科学团体不断寻找「机器学习应用案例」的事让我想起了财政大臣当年的问题。 ? 在 AI 大神吴恩达眼中,「AI 就是新的」。 眼下,AI 行业开发产品(如亚马逊 Alexa)时所走的路简直就是在致敬当年的「发迹史」。 如果给AI 生态分别画个群像,你就会发现,它们的用户、用户需求、基础设施等都有交集(如下图),而最后一栏相对应的赋能者则是和数据。那么,我们是否可以断定,数据就是新时代的呢? ? 如果 AI 也像一样得到广泛应用,会出现超级垄断者吗? 互联网 那么在这个故事中,互联网又占据什么地位呢? 虽说 AI 时代将成为时代的缩小版,但它们在细节上肯定有所不同。 举例来说,Alexa 的输送装置是后端的云计算设施,而它就是时代的线。 在我看来,互联网并非 AI 生态中的一员,就像埋线的土地并非系统一份子一样。

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    吴恩达 | AI是新的 | 演讲稿全文整理(附视频中字)

    在上周O’reilly举办的AI Conference上,吴恩达进行了主题为“AI是新的”长达25分钟的演讲,演讲中吴恩达亲自板书,内容也是干货满满了。 在主题为“AI是新的”的演讲中,吴恩达主要探讨了以下四个主题。 · AI能做什么? · AI和产品 · 互联网公司和AI公司 · 给AI领导者的建议 吴恩达《AI是新的》: 谢谢,很期待跟大家进行交流。周末的时候我在想,什么内容对大家才是最有用的。 在本次讲座中,我将涉及我所了解的AI领域的趋势。并尝试给工程师、观众,以及在座的商业领导者和管理者提供一些建议和意见。 本次演讲的标题是“AI是新的”。我想和大家谈谈 AI可以做些什么。 我多次重申"AI是新的",这指的是,大约一百年前开始彻底变革每个行业。运输、农业、制造、通信都被所改变。如今很难想象这些行业离开会是什么样子。

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    获亿元A轮融资,AI新秀触「网」,掘金能源智能化

    机器之心原创 作者:琴 成立三年,获亿元 A 轮融资,这家专注能源智能化方向的安徽企业,正在以「网」这一能源领域的核心枢纽为切入点,打造以 AI 为核心的设备物联感知、智能分析及应急管理的能闭环。 核心团队成员多系中国科学技术大学、微软亚洲研究院毕业,他们立志跻身能源行业头部 AI 企业,发能源智能化市场。 彼时,其人工智能平台建设能已在 AI 平台领域崭露头角,平台产品入选工信部「2018 年人工智能与实体经济深度融合创新项目」 和「2020 年国家级大数据产业发展试点示范项目」。 在实际应用中,中科类脑从巡检环节切入,通过 AI 技术自动识别场景中潜在的环境风险和设备缺陷,减少人工的重复监控率、大幅提升巡检效率。 一旦吃透在场景的技术应用,就可长期受益。顺着的逻辑,可以推演到能源行业的其他细分领域,比如发、煤矿和石油。「至今,还未出现聚焦能源领域的头部 AI 企业。」刘海峰告诉机器之心。

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    动态 | DeepMind 帮助谷歌节省大量费之后,现计划利用 AI 平衡英国供应

    AI科技评论按:近日,DeepMind 正在与英国国家网公司讨论,利用 AI 平衡英国供需问题。 英国国家网拥有将输往英国各地的基础设施,以确保任何时候有足够来满足英国各地的需求。 DeepMind 发言人提到,预测性机器学习在帮助系统减少对环境的影响上有巨大的潜。 一个真正令人感兴趣的前景是,DeepMind 是否可以利用机器学习技术预测需求和供应的高峰,从而帮助英国国家网公司最大限度地利用可再生能源。 DeepMind CEO 哈萨比斯说到:“目前,我们正在与英国国家网公司以及其他大型供应商进行初步探讨,以便帮助解决这些机构面临的种种问题。 AI科技评论之前也曾报道过,去年 7 月 DeepMind 就有着成功的节能应用案例,其利用机器学习算法将谷歌数据中心的用量减少了 15%。

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    内蒙古锡林郭勒盟大型风项目全面开工

    为风的并网实现有效的监控。 将多台大型并网式的风机安装在风能资源好的场地,按照地形和主风向排成阵列,并向网供的机群。 中国海岸线长,风资源丰富,且东南沿海地区经济发达,用量大,海上风将完全消纳。各省陆续发布“十四五”期间海上风规划,十四五期间各省合计海上风规划超过50GW。 利用图扑软件的可视化系统,实现海上风机的远程监控,结合子围栏等技术避免货运船只误入该区域。 风机展示 风机一般有风轮、发机(包括装置)、调向器(尾翼)、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。风轮在风的作用下旋转,它把风的动能转变为风轮轴的机械能,发机在风轮轴的带动下旋转发

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    运检工人是如何被AI解放的?

    丘陵山间,茂林深处,激流河谷……无论是闷热异常还是狂风大雨,只要有输铁塔或基站的地方,常常能看到几个运检工人连走带爬赶来巡视。 经济的发展推动输线路密度快速上升,随之而来的是运检任务不断加重。 这其中,在华为推动的昇腾AI计算生态下,来自山东的智洋创新打造了一个基于物联网和人工智能的智能运检技术方案,已经成为业界典型案例,助运检形成全新的模式。 1 旧有努“差点劲”,AI推动运检智能化再升级 一方面因为运检任务越来越重而工人无法等比例增加,另一方面因为“断”造成的后果越来越无法承受,传统企业联合外部技术服务伙伴在运检这件事上已经有过许多积极探索 凭借底层化的AI,智洋创新的智能运检技术方案完成了运检的再升级。

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    定义AI手机?---中国AI手机白皮书

    上周,中国信发布了中国AI手机白皮书,正式名字是《中国信移动终端需求白皮书-AI手机分册》,全面阐述了中国信对AI手机的理解与需求,从AIAIAI应用方面规范定义人工智能手机,确定了 AI手机的平台要求、能级要求、应用级要求以及中国AI赋能要求。 1,从算和应用两方面,定义了AI手机。 ? 2,AI手机的平台要求,芯片必须有硬件加速单元,软件必须是Android8.1以上。 ? 3,分别针对2D、3D人脸识别的能级要求。 ? 5,具备场景识别、系统优化能级。 ? 6,AR、照片、美颜、翻译要求。 ? 7,应用AI,主要是针对信应用。 ? ?

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    ​智能网,安防之后的又一个 AI 最佳落脚点?

    在供给侧,公司需要优化设备、提高效率,实现降本增效;在需求侧,消费者要实现用管理的智能化,也少不了AI应用,而连接供给与需求的网设施,同样需要AI技术来进行改造、维护。 传统网采取的是发厂到用户的单向输模式,这个过程要历经"发、变、配、用"等环节,各环节的关联性较弱。 以输为例,发厂在生产之后,需要依靠高压线来进行输送。 即便智能网建设需要AI赋能,但在肖洪波看来,这并不意味着AI公司会与传统的设备供应商之间展开竞争。 他认为,AI公司可以从自身的优势出发,与传统的设备供应商合作。 以触景无限为例,其主要专注于嵌入式计算机视觉与感知技术,核心竞争在于智能感知,为传统设备公司提供专用传感器、智能分析产品,建立相应的数据库,协助推进智能网的落地。 AI不是万能,网建设仍有难点 ? 虽然现在有不少的传统设备公司在做智能网,同时也有像触景无限这种AI公司赋能,但智能网建设仍有诸多难点亟需突破。

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    腾讯AI Lab发布「竞虚拟人」,视频版本一次看!

    ”,基于前沿多模态研究,未来将具备个性、成长性、主动性甚至创造性,期待AI+竞能迸发出极“智”想象。 演讲视频: 演讲全文: 大家好,我是腾讯AI Lab的俞栋。去年中国健儿在亚运会上精彩的竞比赛,让我深深地感受到子竞技的魅。 要达到这样的目标,我们需要赋予竞虚拟人许多能,其中策略协作能和感知互动能尤为重要。 竞是比赛双方关于策略、战术的博弈,因此用AI技术赋予竞虚拟人策略协作能至关重要。 腾讯的策略协作AI“绝悟”则突破了团队策略配合、空间状态理解、操作反应速度、和不确定性应对等不同纬度的能,以强大的竞技实,在竞赛场上占据一席之地。 ? 但是,竞行业的范畴远远超过了竞技本身。 要使竞虚拟人在更广阔的竞行业里给大家带来更好的体验,还需要用AI技术升级她的感知互动能

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    NVIDIA AI模型精确模拟天气,为离岸风厂提升20%发量!

    Modulus 人工智能框架,使 Omniverse 环境能够获得物理机器学习的加速,相较过去以数千倍的速度解决规模较过往高出数百万倍的科学与工程问题,除了 NVIDIA 的 Earth-2 以及西门子歌美飒风厂在建立物理现象模型时也获得数百万倍的提升 这项科学运算加速的数字孪生平台式以开发物理机器学习神经网络模型的 NVIDIA Modulus 框架与 NVIDIA Omniverse 3D 虚拟世界模拟平台构成,透过基于物理学的交互式 AI 模拟内容 AI 调整出最佳的风机设计。 至于与西门子歌美飒离岸风厂的合作,则是利用数位孪生平台研究各式布局的风涡轮增压效果,是首度透过 AI 精确模拟风机为智在各种天候下发表现影响的应用,透过此次模拟所设计的风厂布局较原先设计产生高出 20%的发量。

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    从科幻影到现实中的人工智能

    .》…… 当影中的AI真正走向现实时,如果发生影中的情节,AI决定把人类赶尽杀绝时,会发生什么? 我们先来看看目前AI的能达到什么程度? 这个名叫Norman的AI,实际上是用Reddit上的图像数据训练出来的。 看到任何图片,Norman.AI都会联想到暴和死亡。 此项修复技术,连图片中某处空缺的空白,AI都可以复原。 AI的能不仅于此,除了修复老照片,AI还可以换脸。 04 AI换脸术 AI换脸技术,用在影中,绝对是影迷的福利。 还有网上流行的deepfake技术,网友们换了大批明星脸的小视频,这里就不一一举例啦,除了换脸,AI的能还有很多,我们继续往下了解。 AI修复主要依赖于三项技术的综合应用,分别为: 高精度成像的无人机技术、基于高性能计算平台的算,以及AI人工智能算法。

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    DeepMind+谷歌,用爱(ai)发

    关键词:神经网络、可再生能源、气象预测 用 AI 辅助发的风能利用 在过去十年来,风逐渐成为备受重视的清洁能源。 风机内部的复杂结构 那么 AI 注入这一可再生新能源后,会发生什么呢? 使用 AI 技术还有助于为风场运营带来有效的建议,因为机器学习可以帮助风场运营商,在输出与需求之间,进行更智能、快速和更具数据驱动的评估。」 通过这些技术的加持,Envision 这类型的公司正在成为能源行业 AI 的推动者。 用爱(AI)发的硬核玩家 风行业在过去几年中从人工智等技术中获益匪浅。 这对于当下人类社会急速增长的能源需求,可以说一个莫大的福音了,让我们期待人工智能继续用「爱AI」发。 「厂吉祥物」预祝人工智能在领域取得更好的突破

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    这三部科幻影让你一步步恋上人工智能!

    数以百计的书籍、影和视节目都预言AI将最终接管地球,但有些最勇敢的导演却看到了人类和机器人和睦共存的光明前景。 《机器人总动员》讲述了一个名为瓦的小机器人的故事,故事场景发生在未来因被严重污染而废弃的地球上。 影中的机器人瓦是个垃圾分类机器人,任务是清理地球。 《机器人总动员》或许是一部适合全家人观看的影,但它对我们社会的消费、废物生产以及生活方式有着重要的影响。瓦证明,有时候,AI可能会战胜我们人类的智,它的勇气和爱帮助我们重新找回对地球的责任。 瓦影界最受欢迎的AI角色之一,我们很容易就能明白其中的原因。 在影中的机器人屠宰场Flesh Fair里,人类被描绘成邪恶的侵略者。故事中的主人公都是人工智能,我们对大卫想要回到母亲身边的努深受感动。

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    《2018中国AI计算发展报告》发布!北京算仅排第二

    雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 有没有一个指标,能反映AI当时当地现状,还能预测发展趋势? 有。 按照通常将AI视为新时代的比喻,用量和资源毫无疑问是最核心指标。 而在AI中,计算就是这种用量和资源。 那中国2018AI计算究竟发展得怎么样呢? 这份由浪潮联合IDC研究发布的《2018中国AI计算发展报告》,可以给你一个第三方维度的参考。 如果你在AI投资、创业,或者就业跳槽方面有一些打算,还想在个人奋斗之余,赶上历史进程,不妨一看。 量子位将摘要版传送如下: 核心剧透: 2017年一年,中国AI投资增长10倍,计算增长230% 以城市排名,前五为:杭州 北京 深圳 上海 合肥 以区域排名:华东 华南 华北 华中 东北 西南 行业场景排名 :互联网 政府 医疗 金融 应用爆发领域:智慧城市和生物识别 算部署建议:异构计算+云 ?

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    从技术迭代到实践应用,一文看透AI中台演进之路

    能源- 作为一个肥沃的垄断行业,行业成为了很多技术创新型企业的最佳目标客户。然而,由于其行业垄断特性,也使得它本身形成了较大的进入壁垒,同时也对技术要求比较高。 作为top薪资的国企,行业曾经吸引了全国最优秀的毕业生,这也就意味着行业本身从业人员的素质并不低。同时,这也是公司对AI平台的热情和动比较高的原因之一。 在实际落地过程中,行业的普遍痛点还是在于如何降低发、输、配、用端的人工成本,并保证安全操作。在这种情形下,对视频图像分析、边缘计算等技术产生了强烈的需求。 另外,行业的业务核心在于如何提升发、输、用的整体效率,减少损耗。这是许多研究院的核心研究课题,其本身也会基于一些分析工具去做。而对于AI平台来说,这也是很不错的进入机会。 4. 能源-石化石油 石化石油行业与行业类似,一方面由于垄断特性导致壁垒较高,另一方面也需要非常高的技术能来保证大规模的场景落地。除了销售类场景,石化石油行业也有管道监控、保证安全施工等场景需求。

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