23、ECML PKDD 2023:机器学习与数据挖掘的盛会

ECML PKDD 2023:机器学习与数据挖掘的盛会

1. 会议概况

2023 年欧洲机器学习与数据库知识发现原理与实践会议(ECML PKDD 2023)于 9 月 18 日至 22 日在意大利都灵举行。该会议每年举办一次,是展示机器学习和数据库知识发现最新进展的全球平台,拥有成功举办多届的历史,已成为欧洲领先的机器学习和数据挖掘会议,为研究人员和从业者提供了交流知识和想法的绝佳机会。

1.1 会议主要内容

  • 论文展示 :会议主要议程包括 255 篇已接受论文的展示。
  • ** keynote 演讲**:有三场 keynote 演讲,分别是阿姆斯特丹大学的 Max Welling 的“Neural Wave Representations”、牛津大学的 Michael Bronstein 的“Physics-Inspired Graph Neural Networks”以及南加州大学安嫩伯格传播与新闻学院的 Kate Crawford 的“Mapping Generative AI”。
  • 其他活动 :此外,还有 30 个研讨会、9 个组合的研讨会 - 教程、5 个教程、3 个发现挑战和 16 个演示。同时,博士论坛为初级博士生提供了一个友好的环境,让他们可以与同行交流想法和经验,并从资深研究人员那里获得建设性反馈。会议还设有人工智能打击金融犯罪特别日,用于讨论、分享和展示基于人工智能的金融犯罪检测的最新发展。

1.2 伦理与多样性

  • 伦理声明
数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新发展。 专业培训教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一个针对电力系统连锁故障传播路径的N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,旨在提升电力系统在复杂故障条件下的安全性稳定性。该模型结合了多阶段动态响应双层优化架构,能够有效模拟连锁故障的传播过程,并通过优化算法筛选出关键故障场景,进而支撑系统风险评估预防控制策略制定。文中提供了基于Matlab的代码实现,便于科研人员复现顶级EI期刊研究成果,深入理解电力系统可靠性分析的核心算法建模方法。; 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、科研人员及从事电力系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文复现创新研究的用户。; 使用场景及目标:①复现电力系统连锁故障分析领域的顶级EI论文模型;②开展N-k故障场景筛选、多阶段优化建模、双层规划算法设计等相关课题研究;③提升在电力系统可靠性、韧性评估预防控制方面的科研能力。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注双层优化结构故障传播路径建模的实现细节,同时参考文中提及的YALMIP工具包和网盘资源进行实践调试,以加深对算法逻辑工程应用的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值