1、智能系统知识学习指南

智能系统知识学习指南

1. 智能系统发展现状

在2020年左右,智能系统的数量日益增多。这些系统借助计算机和信息通信技术(ICT)为人类提供服务,部分还运用了各类人工智能(AI)技术。例如,现在的汽车越来越具备自动驾驶能力,航空和铁路运输领域也已实现或即将实现无人驾驶,电网和建筑也变得更加智能。

这些智能系统主要基于信息通信技术与物理系统相结合的网络物理系统(CPS)。CPS可定义为“由计算和物理组件协同构建并依赖其协同作用的工程系统”。由于物理世界和网络世界直接交互,CPS必须具备可靠性。

“物联网”(IoT)的定义也与物理世界密切相关,它指的是各种设备能够相互交互与协作以实现共同目标。比如传感器网络、可通过GPS信息找回的电动自行车等都是物联网的应用实例。

CPS和IoT这两个概念是对早期“嵌入式系统”(ES)的扩展。嵌入式系统是嵌入在产品中的信息处理系统,与嵌入式系统相比,CPS和IoT更强调物理对象,如汽车、飞机或智能设备。

早在2001年就有人预测嵌入式系统及相应的网络物理系统将迅速发展。信息技术的这场革命已经产生了重大影响,并且仍在持续。像普适计算、环境智能和“工业4.0”等术语也都体现了信息技术带来的巨大变革。

2. 学习资源的重要性

目前,嵌入式/网络物理系统和物联网的重要性在许多课程中并未得到充分体现。然而,设计这些系统需要跨学科的知识和技能,获取相关的广泛知识颇具难度。

有这样一份学习资源,它旨在帮助人们从关键领域获取知识。它提供了关于这些系统的入门课程材料,涵盖了信息通信技术与物理对象集成的关键概念,包括硬件和软件方面。这与相关指南中强调的嵌入式系统开发不

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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