20万总奖金+荣誉证书+就业支持!科大讯飞「星火杯」大模型赛事

 Datawhale大赛 

大赛:星火杯大模型赛事,面向:在校生

2023年科大讯飞“星火杯”大赛吸引了来自海内外498所高校,1585名大学生开发者参与。为深入赋能高校大学生开发者,持续搭建大学生创业创新平台。2024年科大讯飞“星火杯”大模型应用创新赛8月19号截止报名。

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参赛对象

大赛面向全日制高校在读大学生参与,包含国内外全日制高校在读的大专、本科、硕士研究生和博士研究生,不限专业。

每支队伍可包含1~2名指导老师,欢迎有AI应用落地能力和经验的高校老师或在职人群参与指导。

要求选手依托开放的星火大模型API矩阵能力,根据实际需求自由选定一个或多个方向,完成具备创新性、实用性的应用方案,呈现可演示、可落地的应用产品。

赛事奖励

大赛共设立奖金池20万,将评选出20只队伍,分别获得以下奖项:

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除大赛奖金外,组委会额外为参赛选手匹配了荣誉证书、专家辅导、创业孵化、双招双引、项目推广和就业服务等多项扶持计划。

扫码报名

8月19号截止报名。

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👇点击阅读原文 参赛

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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