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浙江可视化信息平台 服务至上 武汉安弘智能装备供应

上传时间:2021-01-06 浏览次数:
文章摘要:人工智能是什么?人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称,它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系,简单来说,机器学习是实现

人工智能是什么?

人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称,它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。

人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系,简单来说,机器学习是实现人工智能的一种方法,深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测;深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

人工智能从其应用范围上又可分为**人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。**人工智能,浙江可视化信息平台,即在某一个特定领域应用的人工智能,比如会下围棋并且也**会下围棋的AlphaGo;通用人工智能是指具备知识技能迁移能力,可以快速学习,充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象,但在理论领域,通用人工智能算法还没有真正的突破,在可见的未来,浙江可视化信息平台,浙江可视化信息平台,通用人工智能既非人工智能讨论的主流,也还看不到其成为现实的技术路径。


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大数据可视化行业应用之电网智能运检

自1882年英国商人在上海南京路开办电光公司正式发电起,中国电力工业已经发展了整整137年。电力行业作为我国国民经济的基础性支柱行业,与社会经济发展以及人民日常生活息息相关。在当今社会,电能犹如空气与水一般对于人类不可或缺。它既重要又平常,平常得甚至让人忘记它的存在。

它是由发电企业将化石能源、水力、核能、太阳能等一次能源通过机械能装置转化而成,再经输电、变电和配电将电力资源供应到千家万户。

由于电能在供电系统中不能大规模存储,这要求发电、供电、用电瞬时完成,电网的输配电工作就显得尤为重要。现代电网是国家能源运输体系的重要组成部分,通过每秒30万公里的光速传输电力,让千里之外的煤炭、水能、风能等能源以一种清洁高效的方式进入我们的生产与生活。

电网企业作为连接发电企业和用户的枢纽,是保障供电安全的的中枢与关键,同时还要在电能传输过程中通过调度运行、调节控制、辅助服务等一系列手段保证电能质量。


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栅格系统在数据可视化设计中的应用


What is 栅格 ?栅格是由网格演变而来的另一种说法,都是一个意思——格子,所以不要觉得栅格有多高深复杂,如果把它描述成格子,你还觉得它有多难理解吗?

其实我们都对栅格并不陌生,因为在我们几岁的时候,就已经接触了很多栅格,比如方格本、玩的跳房子的游戏,都是我们生活中的栅格

What is 栅格系统 ?栅格系统是一种框架,框架如果不明白的话,你可以理解为系统是一种规则或者规范,就好比iOS 、安卓等设计有一定的设计规范一样,栅格系统就是常用于平面设计和网页设计中的规范,运用固定的网格来规范设计版面布局,使其图片文字的排版工整简洁,在二战后大受欢迎,已成为出版物设计和网页设计的主流风格之一。


UI中的栅格系统为什么说是UI中的栅格,UI中的栅格是从平面栅格系统中发展而来的,我们将网页端的栅格和移动端的栅格都称为UI中的栅格,定义为以规则的网格陈列来指导规范界面中的版面布局以及信息分布,通俗一点讲,就是根据一定逻辑,在界面中绘制出一个一个的小格子,然后将内容摆在这一个一个小格子里组合起来的一种设计形式。带来的直接好处就是撑起了整个画面的图文比例的整体和谐感,使人从直观感受到很舒服的设计。

人工智能对未来电信网络的影响是泛在化的

电信网络作为信息通信的基础设施,通过人工智能技术和应用,能够提供强大的分析、判断、预测等能力,可以为网元、网络和业务赋能,将极大变革电信网络的设计、维护、运行和优化等工作。目前全球电信网络正在进入4G向5G的代际升级前期,5G网络将打破原有的封闭性,实现分层解耦。在网络基础设施层、网络及业务控制层、运营和编排层都将根据智能能力的细化要求逐步使用AI。

在基础设施层,AI将为有源硬件设施提供AI加速器,实现不同层级的训练和推理能力,比如在重点数据中心引入AI加速器可以满足全局性的策略或算法模型的集中训练以及推理需求,在基站内嵌入AI加速器可以支撑设备级的AI策略及应用。

在网络和业务控制层,可以优先集成AI推理能力,对网络和业务实现智能控制,如网络智能运维及智能调优,通过机器学习快速拦截恶意行为、预防攻击,维护网络安全等。

在运营及编排层,可以在大数据系统部署AI引擎,对数据做深度、智能化挖掘,从而指导运维和运营,实现运营智能化。 3d可视化分析图表,武汉安弘智能装备有限公司。

大数据在能源生产端的应用

  能源生产端主要是指煤炭、石油、天然气、太阳能、风能、地热能等一次能源和电力、汽油等二次能源。随着新能源技术的不断发展,分布式发电方式不断接入,打破了原有电网运行管理的模式,不但需要考虑负荷侧的波动,还要考虑新能源出力的间歇性。在此背景下,智慧能源中大数据应用众多,涉及电网安全稳定运行、节能经济调度、供电可靠性、经济社会发展分析等诸多方面。

以光伏发电方式为例,光伏大数据的应用主要集中在在线预测、发电量模拟、实时监测、设备预警和诊断、资源调度、电力交易以及需求响应等方面。对光伏行业来说,大数据分析是贯穿始终的。从前期规划到电站投资建设、后期运营,以及整个资产全生命周期的管理都可以通过数据分析、数字化的模型为各个环节提供量化的分析和决策服务,服务于投资商、生产商、运营公司等各类角色。


  另外,风力发电与光伏发电类似,都具有波动性和间歇性,大规模并网运行会影响电力系统运行的安全稳定,而且在高风力等级条件下还可能造成风机损坏,所以以数值天气预报模型为基础,结合实时气象数据、电站运行状态数据等。

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可以预见的未来

整体上,数据可视化的发展趋势必将是基础数据、时空数据、非时空数据融合展示。基于这一预测,目前尚未开发或未成熟的领域是什么呢?一、时空数据的融合:三维空间数据特征计算和空间数据表达、地理信息投影与分析以及时变数据与其他数据的融合分析呈现;二、非时空数据的处理:层次数据(如:文件夹目录、微生物遗传图谱等)、网络数据及动态网络数据的分析与绘制(如:人际关系、互联网络);三、大规模处理:数据计算,此处说的数据包括空间标量场数据以及张量场数据,其中包括了多元数据分析和高维数据分析;数据绘制,其中包括了硬件加速、数据压缩(含多分辨率显示)和外存计算等。四、跨媒体数据可视化:音视频处理降噪和降误差算法,其中涉及音视频结构化、关键帧抽取、音视频语义理解以及特征和语义的可视化与分析。 浙江可视化信息平台

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