乐视实行四天半工作制,网友:还招人吗,我有个朋友想去!

乐视CEO张巍在给员工的信中宣布,自2023年1月1日起,公司将实行每周四天半的工作制度。同时,乐视发起了《2022-2023中国开发者大调查》,鼓励开发者参与问卷,参与者有机会获得iPad等礼品。

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根据乐视最新对外发布《乐视,从来与众不同》的 2023 致全体员工的一封信中,乐视 CEO 张巍宣布,2023 年 1 月 1 日起,公司将执行每周四天半工作制。

c05ae0a0e23f48c1c8d5d16c396f4d25.gif《2022-2023 中国开发者大调查》重磅启动,欢迎扫描下方二维码,参与问卷调研,更有 iPad 等精美大礼等你拿!1d92ebca89902dbf7a7e4abe7cedf640.png

【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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