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 以AI赋能,致敬不凡

原创 Sitonholy 思腾合力 2023-04-28 07:00 发表于北京

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致敬不凡

以AI赋能

思 腾 合 力

人工智能的发展和应用与五一劳动节的意义和价值是相通的。人工智能的快速发展将会对劳动力市场和生产方式产生深远的影响,同时也将带来新的就业机会和经济发展动力。人工智能技术的应用,让我们可以更加高效地完成工作任务,提高生产效率,减少人工成本,让劳动者也能享受到科技的便利和效率的提升。

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制造业

AI EMPOWERED

01

质量控制:AI通过分析生产数据和工艺流程,预测产品质量问题,并及时采取措施解决问题,从而提高产品质量。

降低成本:AI通过优化生产流程和管理方式,减少生产成本和浪费,从而提高企业的盈利能力。

生产效率提升:AI通过自动化生产线和智能化管理系统,提高生产效率和降低生产时间,从而提高企业的竞争力。

仓储和物流管理:AI通过自动化仓储和物流管理系统,提高仓储和物流效率,降低库存成本和物流成本,从而提高企业的运营效率。

售后服务:AI通过智能客服和远程诊断等技术,提高售后服务的效率和质量,从而提高客户满意度和忠诚度。

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服务业

AI EMPOWERED

02

客户服务:AI通过自然语言处理、语音识别等技术,提高客户服务的效率和质量,例如智能客服系统可以快速处理用户咨询和投诉,减轻人工客服的工作压力,让客户享受更高效的服务体验。

个性化推荐:AI可以分析顾客消费记录、行为等大数据,精准推送定制化的推荐、优惠和服务,提高客户满意度。

降低成本:AI通过自动化和智能化降低服务行业的运营成本,例如智能调度系统可以实时分析订单、车辆位置等信息,高效、自动管理出租车服务,减少人工成本。

创新商业模式:人工智能技术的发展,为服务行业创造了一些全新的商业模式,例如共享经济、在线教育、智能医疗等新兴业态,为创业者提供了广阔的市场空间。

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医疗领域

AI EMPOWERED

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辅助诊疗:AI通过海量、快速收集医学知识,进行医学方面结构化数据与非结构化数据的处理,迅速成为某一医学领域的专家,并模拟诊断思维,辅助医生对患者进行诊疗。

疾病预防:AI通过分析大量的医学数据,预测疾病的发生风险,提醒人们进行预防措施,例如通过人工智能开发的健康管理软件,可以帮助人们制定个性化的健康计划。

药物研发:AI通过计算机数据模拟缩短药品的研发周期,降低药品研发成本,加速药物研发进程。

医疗保健服务:AI通过智能诊疗设备、医疗机器人等技术,改善医疗保健服务,例如通过智能医疗设备进行远程诊断和治疗,提高医疗服务的效率和质量。

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安全领域

AI EMPOWERED

04

网络安全:AI通过分析海量的网络安全数据,发现网络安全威胁和漏洞,提高网络安全检测和防御能力。例如,AI利用机器学习技术分析网络流量,发现异常行为和攻击迹象,提高网络安全态势感知和预警能力。

反网络诈骗:AI通过分析大量的电子邮件、社交媒体、短信等数据,识别网络诈骗行为,提醒用户警惕并防范诈骗。

入侵检测:AI通过学习用户行为和网络流量,发现并识别异常入侵行为,提前预警并防范黑客攻击。

○智能安防:AI通过智能安防系统,提高安全防范的智能化水平。

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人工智能正在改变劳动力市场和生产方式,为人们带来更高效、更智能的工作方式。然而,我们也需要注意到,人工智能的发展也会带来一些新的挑战,例如劳动力市场的结构性变化、就业机会的减少等。因此,我们需要不断探索和研究,以实现人工智能与人类智慧的协同发展,创造更加美好的未来。

总之,人工智能技术的应用对于劳动者来说是一个重要的机遇和挑战。我们需要积极探索和研究,不断推动人工智能技术的应用和发展,同时也需要关注劳动者的需求和安全性,确保人工智能技术的应用能够真正地为劳动者带来实际的益处。

以AI赋能,致敬不凡

五·一

-END-

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思腾合力

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【EI复现】基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价与能量管理的研究,结合Kriging模型与多目标遗传算法(NSGA2)实现最优变量求解,旨在提升多虚拟电厂系统在复杂电力市场环境下的调度效率与经济效益。研究通过Matlab代码实现,构建了主从博弈框架,其中上级为电网或运营商,下级为多个虚拟电厂,通过动态定价机制引导各虚拟电厂优化自身能量管理策略,兼顾供需平衡、成本控制与可再生能源消纳。该方法有效解决了高维非线性优化问题,提升了求解精度与收敛速度,适用于多目标、多约束的能源系统优化场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法与Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源管理、智能电网相关工作的技术人员;尤其适合致力于虚拟电厂、需求响应、博弈论应用等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于多虚拟电厂协同调度与市场竞价策略设计;②实现动态电价机制下的用户侧响应优化;③为含高比例可再生能源的配电网提供能量管理解决方案;④支持科研复现EI/SCI级别论文中的主从博弈与元模型优化方法。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料,重点理解Kriging代理模型的构建过程、NSGA2算法的集成方式以及主从博弈的数学建模路,通过调试与仿真逐步掌握算法参数设置与性能评估方法,进而拓展至其他复杂能源系统优化问题。
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