简介:摘要:本文分析了目标检测算法YOLOv5网络结构的优缺点,提出了一种轻量化网络模型YOLOv5s-lite,对原来的YOLOv5s进行了模型加速,用分组卷积、深度可分离卷积和通道混洗操作代替网络中部分普通卷积,并在自制的螺栓模板数据集上验证了检测性能和模型复杂度,在基本不改变检测精度的情况下将网络模型减小了将近一半。
简介:摘要:AI2.0时代的到来标志着人工智能技术的成熟与应用的广泛扩展。大模型技术作为AI2.0的核心,以其强大的数据处理能力和自适应学习机制,正在引领一场技术革命。这些大模型,如Transformer和GPT系列,能够处理大量数据,生成连贯的文本,甚至模拟人类的创造力和逻辑思维。在解决方案的落地方面,大模型技术的应用不仅仅局限于实验室研究,而是逐步渗透到日常生活的方方面面。从智能客服到自动化写作,从机器翻译到情感分析,大模型的应用正在改变着人们的工作方式和生活方式。这些解决方案的落地,依赖于对业务场景的深入理解和对模型的精细调校,以确保模型的输出能够满足实际应用的需求。
简介:摘要:现如今电网的发展方向为智能化、数字化,电网转型的同时带来的必定是各专业压力的增加:在接纳新业务的同时还需保持原有业务的质量。作为自动化维护人员的核心业务:调试作业,也随着综自改造和新基建变电站的不断增多而对维护人员负担越来越大。特别是作为调试作业的后续工作:维护数据库工作,受自动化维护人员的水平和维护数据的量级的影响,在现今这种高压环境下其质量难以得到保障。针对调试后续的数据库维护工作繁杂、机械化的情况,本文提出了一种以专家系统为模型基础来开发程序的方法对维护人员进行减负,改变传统的手工维护流程,采用更加规范和准确的规则匹配来提高自动化维护人员维护数据库的效率。同时本文还对该方法进行了程序的开发与实践,为这种探究思路的可行性提供了有力证明。
简介:摘要: 随着新型电力系统的发展,风电新能源在电力系统发电比例不断升高,大规模风电机组并入电网,因为风电机组的不稳定性对电力系统稳定性带来了新的挑战,因此风电功率预测 准确性在电网电力电量平衡和电网安全稳定方面扮演着重要的角色。基于小波优化的多模型结合 的不完备风电功率预测 ,采用多模型结合方式避免单一模型的局限性,同时采用小波优化 多模型结合方式保证预测结果唯一性,防止局部极小值点,有助于提高预测预测精度。
简介:摘要: 随着新型电力系统的发展,风电新能源在电力系统发电比例不断升高,大规模风电机组并入电网,因为风电机组的不稳定性对电力系统稳定性带来了新的挑战,因此风电功率预测 准确性在电网电力电量平衡和电网安全稳定方面扮演着重要的角色。基于小波优化的多模型结合 的不完备风电功率预测 ,采用多模型结合方式避免单一模型的局限性,同时采用小波优化 多模型结合方式保证预测结果唯一性,防止局部极小值点,有助于提高预测预测精度。