深度学习在电力信息化领域的研究现状及展望
深度学习技术，近些年在学术界乃至工业界得到了广泛的关注，并且在计算机视觉、自然语言处理等方面取得了令人瞩目的成果，但是在电力系统深度学习技术还没有得到普及，本文介绍了深度学习的概念、主要网络模型，并对当前电力系统中深度学习的相关应用进行了介绍，最终结合冀北电力公司未来关注的重点"零碳冬奥"、"一网一平台"等，对深度学习技术在电力信息化领域的应用前景进行了展望。
文件下载
评论信息
其他资源
- 最优化算法/工程优化 陈开周版课后习题1到4章答案
- 柴油发电机组matlab simulink 仿真模型
- 自适应调制编码 仿真 m文件
- vivado安装，vivado与matlab关联（system generator）
- STM32串口USART1的查询和中断方式程序
- ANSYS Workbench优化设计PDF教程
- javaEE学生选课系统（文档+工程文件+数据库）.7z
- 解决Cannot resolve unit name的错误
- MATLAB神经网络30个案例分析（全书和源代码）
- gslib90地统计软件
- destinypositions：基于docusaurus的positions.destiny.gg-源码
- C段扫描小工具Httpscan
- leixiaohua_ffmpeg_demo_2.zip
- frps_2019_data_final.xls
- Z_source_three_level_inverter.slx
- apache-maven-3.2.3.zip
- Myeclipse10传智书城实验项目1.zip
- proteus最新元件库
- 建立词索引表相关程序
- 高斯回归预测
- 免费萤火微信小程序官方开源完整版源码
- WindowsVC++获取CPU整体使用率
- glut.lib和glut32.lib库文件
- 用Struts2写的小程序（用户注册，登录，文件上传下载，用户个人信息管理）
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明