-
基于Transformer模型的电力负荷预测
摘要:根据已知的历史用电需求来预测未来的用电需求是电网稳定且经济运行的重要一环。针对现有电力负荷预测方法存在无法准确长期预测的问题,提出一种新的基于TranSformer模型的电力负荷预测模型。该方法在循环神经网络可以捕捉用电负荷短期依赖的基础上,通过编码器-解码器结构很好地捕捉了电力负荷的长期依赖特征:通过建立电力负荷数据集,训练得到了具备精准预测能力的TranSformer模型。实验结果表明,TranSformer模型具有较高的预测精度,随着预测时间巨幅增加,预测误差只出现了微小累积,该模型较好地预测了电力负荷可能出现的波动,且无时滞效应。
-
人工神经网络算法的原理是什么？
人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
-
机器学习的经典代表算法总结（二）
从1990到2012年，机器学习逐渐走向成熟和应用，在这20多年里机器学习的理论和方法得到了完善和充实，可谓是百花齐放的年代。代表性的重要成果有：支持向量机(SVM，1995)、AdaBoost算法(1997)、循环神经网络和LSTM(1997)、流形学习(2000)、随机森林(2001)。
-
将人工智能与物联网等行业高效地结合发展！
2019年，我国大数据与人工智能产业保持快速增长态势，但仍面临行业应用不充分、企业规模小、发展不均衡等问题。在国家发展改革委、科技部等九部门联合印发的《“十三五”现代服务业发展规划》中明确指出，推动大数据与人工智能在现代服务业深度融合发展，鼓励社会力量建设创新创业平台。同时指出，鼓励和引导社会资本加大对数据资源的开发应用力度，推动大数据与人工智能产业创新发展。这也让人工智能再次成为焦点。
-
人工智能技术在空调负荷计算中的应用初探
摘要:结合工程实际情况,介绍了空调负荷的人工神经网络计算模型,并对该模型进行了仿真验证。分析表明,该模型具有一定的准确度,适合相关工程领域的应用。
-
人工智能将成为我们的助手而不是对手！
当我们不可阻挡地朝着自动化的未来迈进，而人工智能又几乎拥有无限可能时，我们必须搞清楚这一新兴技术的道德影响，并解决出现在我们面前的前所未有的法律和社会挑战。
-
基于特征提取模式的脑电信号分析方式
摘要:脑机接口是脑电信号识别的重要研究方向,正确区分脑电信号是将思维意识转化为外围设备具体动作的根本前提。现重点分析了一种基于特征提取模式的脑电信号分类识别方法,致力于有效提升分类的精度。首先利用功率谱模型提取脑电信号的时频特征,并将其作为人工神经网络的样本集及测试集,然后搭建多层反向传播网络,再利用LMS改进算法进行训练,最终得到分类识别结果。经实验证明,该脑电信号识别方法的分类效果良好。
-
区块链是否会重蹈AI人工智能的覆辙？
“我看着现在的区块链，就跟16年看AI一样”，周围朋友曾不止一次发出这样的感叹。
-
机器学习算法盘点：人工神经网络、深度学习
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的
-
最接近人脑的智能学习方法深度学习，你了解多少？
摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建
-
人工智能什么时候能有人类水平
人工智能行业领域的许多人都提出了这样一个问题：机器什么时候会达到人类的智能水平？ 比尔·盖茨说，“我们总是高估未来两年将发生的变化，并低估未来十年将发生的变化。” 人工智能概念的
-
用虚拟老鼠模拟神经网络，完成4种复杂任务
人工智能,简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。智东西5月9日消息，近日，谷歌旗下AI企业DeepMind和哈佛大学的研究人员用AI技术创造出一只虚拟3D老鼠，这只老鼠能够完成跳跃、觅食、逃跑、击球等多项复杂任务。这项研究或有助于增进人类对生物神经系统的理解。
-
AI芯片又有新突破，科学家制出“人工神经元网络”芯片
近年来在科学家和研究人员的不懈努力下，医学领域和人工智能领域取得了一些惊人的飞跃，例如国内科学家首次成功克隆了猴子;莱斯大学3D打印了呼吸器官。近日由明斯特大学、牛津大学和埃克塞特大学组成的科研团队创建了包含类似于人类大脑“人工神经元网络”的芯片。利用光的力量，这些人工神经元可以模拟人类真实神经元以及突触的基本行为。
