能源云服务平台_园区能效

基于物联网技术 园区 能源 管理及服务 平台 ...
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通程集团能博士管理平台

为通程物业提供一体化的 管理 平台 ...
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智慧园区管理平台

集成 园区安防、消防、楼宇、 能源、物业等各个子系统统一 管理 平台 ...
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智慧园区管理平台

管理、工作、生活智慧化,三位一体打造互联网+智慧 园区 ...
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基于物联网能源管理平台

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智慧能源管理平台

能耗在线监测 平台 ...
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中山市能源管理平台

帮助用户建立长效节能 管理机制和节能措施,实现持续的节能增效 ...
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中山职业技术学院能源管理平台

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智慧园区管理平台

系统不仅可实现信息共享、提高工程项目 管理的效率和水平,同 ...
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园区智慧能源综合解决方案

针对 园区或大型商业楼宇的 能源综合 管理 ...
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阿里巴巴创业孵化平台-为中小创业者保驾护航_孵化器/园区入驻_投融资对接平台_创业扶持计划

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致创能源-智慧园区建设解决方案

提倡不做大而全的智慧 园区,按需建设智慧小区。 ...
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智慧工业园区能源消耗及环境安全监测公共云

是以互联网为载体的,面向 园区的提供全产业链支撑的解决方案。 ...
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园区智慧能源综合解决方案

提供 园区多能互补增量配网综合数据及优化解决方案 ...
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AI能源顾问-专业版某综合实验室能源管理

监控实验室重点用能设备的水、电、气等多种 能源 ...
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AI能源顾问-专业版用于商业中心能源管理

管理能耗的同时,为商业中心提供抄表、电费缴费 管理等功能 ...
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Tensorflow 相关概念

input)、塑形(reshape)、Relu 层(Relulayer)、Logit 层(Logit layer)、Softmax、交叉 cross entropy)、梯度(gradient)、SGD 训练(SGD Trainer)等部分,是一个简单的回归模型。计算过程是,首先从输入...
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深度学习导论及案例分析》一2.3信息论的基本概念

x∈val(X)∑y∈val(Y)P(x,y)logP(x,y)(2.47)关于联合和条件,有的链式法则(chain rule for entropy),即 H(X,Y)=H(X)+H(YX)(2.48) H(X1,X2,…,Xn)=H(X1)+H(X2X1)+…+H(XnX1...
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解密千万密码:透过密码看人性

一般来讲,会随着长度的变化而变化,不过添加数字、大写字母及符号也会增加字符的范围。那么,是如何计算出来的?方法很多,而且效果各异。不过最为基本的假设是,只能通过尝试字符的每种组合才会猜到密码。但一...
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《Java编码指南:编写安全可靠程序的75条建议》—— ...

指南14:确保SecureRandom正确地选择随机数种子 随机数的生成取决于的来源,如信号、设备或硬件输入等。《The CERT® Oracle® Secure Coding Standard for Java™》[Long 2012]的“MSC02-J.Generate strong ...
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《中国人工智能学会通讯》——12.48 混合型数据聚类...

该方法根据增量的变化来指导凝聚层次聚类过程,根据每层对应划分的期望的二次导数随类个数的变化曲线来估计候选的最佳聚类个数。Yan et al[37]提出了一个专门针对事务数据的聚类个数确定方法。该方法给出了基于...
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Openstack贡献者须知—OpenPGP/SSH/CLA贡献者协议

管理Openstack开发者、用户、社区生态体系 收集用户需求 商标管理 社区事务管理(summit meetup)法律问题 Openstack基金会成员类型:技术委员会:负责Openstack代码管理、项目质量把握 董事委员会:决定了Openstack...
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《大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战》...

在此之前,首先简短介绍下(entropy)的概念:它是用来刻画给定集合的纯度的,如果一个集合里的元素全部都属于同一个分类,那么就为0,表示最纯净。如果元素分布在不同的分类里,那么就是大于0的值,而且随着...
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Yann LeCun最新研究成果:可以帮助GAN使用离散数据的...

这次,我们用一组对抗性的生成器和鉴别器来生成指定的样本,并且我们借助鉴别器让自动编码器中编码的分布跟这对生成器鉴别器的分布相匹配。经过训练以后,这个自动编码器的生成器和编码器部分就可以用作一个生成性...
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C5.0算法学习

信息:信息量的数学期望,是心愿发出信息前的平均不确定性,也称先验。信息ui(i=1,2,…r)的发生概率P(ui)组成信源数学模型,å P(ui)=1;信息量(单位是bit,对的底数取2): 信息:先验不确定性: 信息H(U)...
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决策树笔记:使用ID3算法

设pip_i表示事件i出现的概率,依据信息论可知,信息等于 −∑pilog pi-∑p_i log\ p_i 信息公式的证明 这个公式的证明似乎没有什么用处,看看就好。通过阅读Shannon那篇A Mathematical Theory of Communication...
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视频编解码学习之一:理论基础

极值性(最大信息):对于具有M个符号的信源,只有在所有符号等概率出现的情况下,信源达到最大值,即 可加性:不增:条件不大于信息 H(X;联合不大于各信息的和,即H(XY)(X)+H(Y)。7.互信息量 8.互...
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阿里内核月报2014年3月

对于x86平台,Peter Zijlstra希望能方便的让部分页表失效。另外一个很受期待的请求是支持64KB的页。目前只支持4KB和2MB大小的页。Mel Gorman希望硬件提供一种对内存页快速的填零操作。目前对于2MB内存页填零是一个...
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企业要如何防御恶意 bot 流量?

假如一个访问一直在访问某类商品的价格,它是一个不合理的访问。如何度量这种合理和不合理呢?隐马尔科夫的预测问题即可描述。隐马尔科夫原理图示:url 通过抽象泛化为标识,如果不泛化会导致观测状态数量巨大,降低...
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基于深度学习的人脸自动美妆与深度哈希算法

分别于2009和2011年在哈尔滨工业大学能源科学与工程学院获得学士和硕士学位,2015年于香港理工大学电子计算学系获得博士学位。目前,在机器学习与计算机视觉国际顶级会议和期刊上发表论文20余篇,包括AAAI、IJCAI、...
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《Visual C++数字图像模式识别技术详解(第2版)》一3...

图像能量和则反映了图像中各种灰度分布的不均匀性,分布越不均匀,图像能量越大,越低,如图3-1所示。[screenshot](https://yqfile.alicdn.com/f18699ab2e8bd5b4a13b1b71f93d75c7802e47c9.png)
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当机器学习遇见“众包”——访微软雷德蒙研究院首席...

他在中国科学院自动化所获得人工智能专业博士学位,并同时获得中国科学院院长奖学金。周登勇博士在微软工作期间曾获研究院金星奖,以及担任 NIPS 与其他若干国际会议的领域主席。以下为采访实录:* CSDN:首先请与...
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《Linux 工作站安全检查清单》——来自 Linux 基金会...

如果你的系统管理员是远程员工,你也许可以使用这套指导方针确保系统管理员的系统可以通过核心安全需求,降低你的IT 平台成为攻击目标的风险。即使你的系统管理员不是远程员工,很多人也会在工作环境中通过便携...
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【BABY夜谈大数据】决策树

代表一个系统的杂乱程度,越大,系统越杂乱。对一个数据集中数据的分类就是使得该数据集减小的过程。决策树算法就是一个划分数据集的过程。划分数据集的原则就是:将无序的数据变得更加有序。在决策树中最出名...
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概率分布的转换

而且那个文章中也提到一个重要的点,信息在均匀分布的时候最大,就对于这种问题,我在找工作的过程中碰到多次,给几组数让选择信息最大的那组,很容易知道,越靠近均匀分布的值越大。更进一步考虑,如果用来...
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浅谈KL散度

相对熵的认识 相对熵又称互,交叉,鉴别信息,Kullback,Kullback-Leible散度(即KL散度)等。设和 是取值的两个概率概率分布,则对的相对熵为 在一定程度上,可以度量两个随机变量的距离。KL散度是两个概率...
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《伟大的计算原理》一信息的测量

本节书摘来华章计算机《伟大的计算原理》一书中的第3章,...这些压缩方案使得DVD、在线电影和唱片等能够以更低廉的价格卖给消费者。这些方法在感知质量上的小小损失,对于减少文件大小而言通常被认为是一种很好的折中。
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这个工具可以清除软件代码项目中的硬编码密钥

高香农,即我们通常所说的信息,得名于美国数学家克劳德·E·香农,它包含一定程度的随机性,这使它适合用于类似“访问令牌”等需要加密的信息。软件项目各类服务里的硬编码访问令牌是公认的安全风险,黑客不需...
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Recommender Systems协同过滤

entropy:源于热力学,是分子混乱程度的度量。3.X(离散型随机变量)的H(X) 为:H(X)=-∑x∈X p(x)log2 p(x),其中,约定0log2 0= 0,通常单位为bits;一个随机变量的越大,它的不确定性就越大,正确估计其值的...
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EM算法是炼金术吗?

目的是改变预测模型参数求似然度logP(XN)或logP(X)达最大(N表示有N个样本点,黑体X表示矢量),样本和θ之间的似然度就是负的预测(或交叉,广义的一种): Hθ’(X)=∑iP(xi)logP(xi 其中P(xi)就是上面的...
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开源真的在蚕食整个世界吗

如果我们相信随着时间的推移不断增加,那么我们可以做出这样一个预测,如果开源能有效减缓增加,那开源的采用率将随着的增加而增长。值得注意的是,这个模型中 Twilio、STripe、和他们的弟兄是一个明显的问题...
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决策树

也就是说,信息增益就是原有信息与属性划分后信息(需要对划分后的信息取期望值)的差值,具体计算法如下: 其中,第二项为属性A对S划分的期望信息。基本思想 初始化属性集合和数据集合 计算数据集合信息S和...
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Facebook开源深度学习项目Torchnet

一个训练阶段的执行时间,所有示例的损失函数平均值,二元分类器ROC曲线下的面积,多类分类器的分类错误,检索模型的准确率和召回率,或者排序算法的归一化衰减累积。最后,Log抽象提供了将实验日志输出为原始文本...
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两届CVPR最佳论文得主何恺明新作:应对样本的不平衡...

何恺明博士,2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院(MSRA)实习,2011年香港中文大学博士毕业后正式加入MSRA,目前在Facebook人工智能实验室(FAIR)实验室担任研究科学家。何恺明博士最让人印象深刻的是曾两...
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《中国人工智能学会通讯》——12.57 不确定性的定义

年提出模糊性是一种由模糊集描述的不确定性,而且他们用类似于香农信息的非概率定义了模糊性的度量标准[9] 他们还提出模糊性应该满足三条性质,由这些性质可以得出,如果所有元素关于某个集合的隶属度都相等,则...
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大数据助力交通行业进入4.0时代

本次大赛参赛项目高速公路绿色通道“空中查验”诚信管理平台用历史回溯的方式让收费站工作人员全维度了解“绿通车”运行历史,试图解决该问题。绿通车司机需要下载一个具有防伪拍照技术专用的APP,按要求记录车辆的...
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研究人员发现 OpenSSL 随机数生成器弱点

研究人员发现,低态的OpenSSL随机数生成器可能会在 输出中泄漏低秘密。BoringSSL和LibreSSL的随机数生成器使用了完全不同的更安全的系统,没有这些弱点。分割线=文章转载自 开源中国社区[http://www.oschina.net...
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从Linux内核中获取真随机数【转】

内核在每次从池中取数据后都会减少的估计值,如果估计值等于0了,内核此时可以拒绝用户对随机数的请求操作。获取内核随机数 有两种方法可以从池中获取内核随机数。一种是通过内核导出的随机数接口,另一种是...
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《中国人工智能学会通讯》——12.47 分类型数据聚类...

优化目标函数[31]、分类效用函数[32]和信息函数[12]是三个广泛使用的有效性评价函数。k-modes 优化目标函数是由 Huang在 1997 年提出,该目标函数是对 k-means 优化目标函数的扩展。通过使用“mode”代替“mean”...
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如何让搜索随心所欲?一起来聊聊“以图搜图”

用户可以把自有的图像数据通过SDK上传到阿里云平台,然后结合弹性计算、CDN网络、OSS存储的基础上调用图像搜索SDK实现对图像数据本身的管理、搜索、增删改等应用。结合上层可以做边看边买、拍照购物等与图像搜索相关...
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这个工具可以清除软件代码项目中的硬编码密钥

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西门子楼宇自动系统出现中间人攻击漏洞CVE-2016-9154 ...

西门子漏洞自控管理系统HVAC系统中的Desigo PX&工业控制固件模块出现漏洞CVE-2016-9154,随后西门子与ICS-CERT协作发布了可被远程利用的漏洞及补丁,并在官网发布了这个信息,但不知道啥时候该页面已经不可访问。...
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《中国人工智能学会通讯》——12.56 基于不确定性的大...

这里列出了五种对于不确定性的度量标准,即香农(SE) [4]、分类(CE)[6]、模糊度[1-2]、非特异性[5]和粗糙度[7] 不确定性通常指某个概念不能被清晰准确地描述。在数学层面上还没有对于不确定性的一般定义,但是在...
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CVPR2017精彩论文解读:用于生物医学图像分析的精细...

刘凯博士将于8月1日晚八点对CVPR2017收录的Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution for 3D Biomedical Segmentation一文进行直播讲解,详情请看下图。本文作者:思颖 本文转自雷锋网禁止二次转载,...
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为什么要用深度学习?

之前在《与生命》和《生物学习》中讨论过,生物要做的是降低环境的,将不确定状态变为确定状态。通常机器学习是优化损失函数,并用概率来衡量模型优劣。然而概率正是由于无法确定状态才不得不用的衡量手段。生物...
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量子纠缠:从量子物质态到深度学习

原来,物理学家所熟知的热力学与Shannon 用来衡量信息量的信息(Information Entropy)系出同源。Landauer 指出擦除信息会增加热力学,从而产生热量。因此,对于信息的一切处理(比如计算)都受到热力学基本定律的...
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Netflix的牛逼是如何炼成的?

可以将error的流量负载到多个zone,清晰化管理;zone内部也通过该工具监控。Spinner是Netflix统一部署系统。设计原则 在Mastering Chaos-A Netflix Guide to Microservices&分享中,Josh Evans(Engineering Leader...
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一个游戏开发者的反思—缺陷与出路

长久以来,游戏业内的管理是“面向人的管理”或“面向目标的管理”,甚至有的连目标管理都没有,而不用说进行真正的过程管理。肯定有读者会说:谁说中国游戏开发没有过程管理?没有月表么?没有开发计划么?没有工作...
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薛定谔的滚与深度学习中的物理

H Martin博士2015年在其文章《Why Deep Learning Works II:theRenormalization Group》提到,在神经网络中引入隐含节点就是尺度重整化。每次尺度变换后,我们计算系统有效的哈密尔顿能量,作用在新的特征空间(潜...
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理科生毁灭世界

德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,就越大.一个体系的能量完全均匀分布时, 这个系统的就达到最大值.在克劳修斯看来,在一个系统中,...
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如何找到自动化测试的思路

2 (无序性)会增大,为了有序,必须有额外的能量。所以从能量的角度来理解:1 能量要守恒,那么人工测试与自动化测试所需要的能量是相当的,但能量的来源从生物能变成了一部分的化石能源或者电能,减少了人的生物...
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RHEL 7特性说明(五):虚拟化

大页面功能支持目前仅限于 Intel 的平台。⁠KVM 时钟获取时间性能 在 Red&Hat&Enterprise&Linux 7.0 中加强了&vsyscall&机制以支持 KVM 虚拟机更迅速地从用户控件读取时钟。Red&Hat&Enterprise&Linux 7.0 主机中运行...
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VAE、GAN、Info-GAN:全解深度学习三大生成模型

在深度学习之前已经有很多生成模型,但苦于生成模型难以描述难以建模,科研人员遇到了很多挑战,而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN,以及GAN的变种模型。...
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