年前的一个福利,有兴趣的可以看看!

本文介绍了文心大模型与飞桨在春节期间联合发起的开发者活动,包括应用征集、会员福利、创意玩法和PaddleX云端福利,旨在鼓励技术创新,提升开发者效率,同时提供丰富的福利回馈。

在这个数字化时代,技术日新月异,稍不留神,可能就会被“弯道超车”。

春节的钟声即将敲响,这是一个团圆、温馨的时刻,对于那些热爱技术追求创新的开发者们,春节也是“充电”的好时机。

文心大模型携手飞桨,以龙码精神,龘在星河为主题发起四大活动,准备了一场专属于开发者们的惊喜盛会回馈新老开发者,让大家一边体会技术魅力,一边拿礼品拿到手软!

Part 1 精选应用征集令】

如果你有真实产业需求如果你有创意趣味玩法,如果你想用大模型解决问题、提高效率。欢迎入驻飞桨星河社区,发布新春、龙年相关主题应用,有机会获得企业资源包和首页推荐位等专属权益!

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Part 2 会员福利嘉年华

是否曾梦想畅享算力、Token一站式解决你的问题?春节期间为了回馈各位开发者,飞桨星河社区会员,特推出多重回馈活动!19.9,不仅可以获得一张会员卡,还有100%中奖率的抽奖机会机械键盘、京东卡、爱奇艺月卡就在你眼前!

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【Part 3 创意玩法狂欢月】

AI新年新玩法,你是否曾为AI原生应用的神奇而惊叹?你是否想过用AI为你定制新年写真?无需编程!!飞桨星河社区帮你实现,百份新年礼包等你来领!

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【Part4 PaddleX云端特色福利季】

全新的2024,要用最先进的“利剑”,值此辞旧迎新之际,Paddlex特为广大用户送上一份厚礼!在星河社区创建并运行模型产线,完成云端全流程开发即可赢取算力卡、及特色产线5折优惠奖励!

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让我们在春节这个特殊的时刻,齐聚一堂,共襄盛举。

在充满希望与机遇的星河之中,携手共进,用技术点亮更美好的明天!

👇 更多活动详情可点击阅读原文

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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