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机器学习的双向注意力流 这是的原始实现。 可找到提交的CodaLab工作表。 对于TensorFlow v1.2兼容版本，请参阅分支。 如有问题和建议，请联系 （ ）。 0.要求 一般 Python（已在3.5.2。上验证。Python2已报告问题！） 解压缩，wget（仅用于运行download.sh ） Python包 tensorflow（深度学习库，仅适用于r0.11） nltk（NLP工具，已在3.2.1上验证） tqdm（进度条，已在4.7.4上验证） jinja2（用于虚假化；如果只培训和测试，则不需要） 1.预处理 首先，准备数据。 下载SQuAD数据以及GloVe和nltk语料库（〜850 MB，这会将文件下载到$HOME/data ）： chmod +x download.sh; ./download.sh 其次，预处理Stanford QA数据集（以及GloVe向量），并将其保存在$PWD/data/squad （约5分钟）： python -m squad.prepro 2.培训 该模型具有〜2.5M参数。 该模型由NVidia Titan

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随着智能配用电和能源互联网技术的发展，涉及多能源需求互补特性的多方互动成为解决综合能源系统效率低、电能紧缺等问题的有效方案。以工业园区综合能源系统为研究对象，在传统需求响应调度的基础上，将用户对冷、热、电等多种能源的需求纳入广义需求侧资源的范畴中，考虑多能源在价格、用能、需求特性上的差异性和冷热电联产(CCHP)机组的出力特性等，建立了基于多能互补的广义需求响应互动优化模型，实现电网、用户与CCHP机组的多方互动。算例结果表明，所提互动机制和优化调度方法能够有效地激励用户和CCHP机组参与多能需求响应互动，且与传统的需求响应调度机制相比经济性有显著提高。

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