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Name: zong.xiangrui
Type: User
Company: Tianjin University
Bio: 你好哇~欢迎来到我的主页鸭~我猜你是不是喜欢我呀?
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第八届全国职工职业技能大赛人工智能训练师赛项
适用于边缘侧的人工智能应用,通过网页进行操作,简单易用,便捷高效
2024**职业技能大赛人工智能训练赛项
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Spatial Dynamic Wind Power Forecasting. This task has practical importance for the utilization of wind energy. Participants are expected to accurately estimate the wind power supply of a wind farm.
全国大数据竞赛三等奖解决方案,省赛二等奖解决方案。一键安装大数据环境脚本,自动部署集群环境,包括zookeeper、hadoop、mysql、hive、spark以及一些基础环境。已通过实际服务器测试,效果极佳,仅需要输入密码等少量人为干预。解放安装部署配置所需人力。并添加若干scala案例,结合spark用以进行数据准备。
虚拟货币“挖矿”行为每年可能消耗全球多达134.89太瓦时的电力,相当于**3亿家庭一年所耗费的电量。为有效防范处置虚拟货币“挖矿”活动盲目无序发展带来的风险隐患,助力实现碳达峰、碳中和目标,通过用电数据,运用大数据分析手段识别虚拟货币“挖矿”行为将变得尤为重要。A榜排名12/1074,B榜排名9/1074
本赛题旨在运用有效的金融科技和大数据系统,分析涉赌涉诈资金交易新方式,持续优化风险监测模型,通过赛题提供的涉赌涉诈黑名单、白名单及用于训练的相关交易流水数据集,构建涉赌涉诈账户算法识别模型,全面排查存量风险。A榜排名11/1594,B榜排名13/1594。
本赛题要求选手基于风力海况气象数据、风机性能数据等,针对复杂多变气象和海况条件的深度耦合影响,提出海上风电出力预测模型,提升模型精度以及在工程应用中的可信度,为大规模风电接入下的能源安全可靠运行提供保障。A榜得分0.06490342,排名83;B榜得分0.06745705,排名55
本赛题要求选手基于历史光伏发电数据、天气数据、光伏设备空间相对位置等信息,通过建立适当的模型,对未来一段时间内的光伏发电出力进行预测。A榜使用外部数据得分0.88501103804 排名32,未使用外部数据得分0.88042407737 ;B榜得分0.90467829011排名21.
深度学习入门开源书,基于TensorFlow 2.0案例实战。Open source Deep Learning book, based on TensorFlow 2.0 framework.
一款模仿SpringFramework的Python的web后端框架,基于Flask二次封装。通过Python反射模拟了Java的IOC控制反转,通过Python装饰者模式模拟了Java的AOP面向切面编程。具有接口自动发现、定时任务自动注册、事务管理器、单元测试,等功能。简化web后端开发流程,聚焦业务逻辑,让你按照Spring的习惯写Python
全国工业大数据算法大赛,省赛二等奖解决方案,已经过实际生产线验证。包括视觉检测模型和动态误差补偿模型。
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为响应国家大数据发展战略,贯彻落实国家电网有限公司战略部署要求,立足大数据应用工作发展需要,以打造复合型大数据应用专业人才队伍、提高大数据应用水平和实战能力为导向,国家电网有限公司组织编写了《国家电网有限公司大数据应用习题集》。
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