Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/daytec/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 Дайджест: ТЭК и экология | Telegram Webview: daytec/136769 -
Выработано новое решение для прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников
👨👩👧👦 Программный модуль создали в Адыгейском государственном университете. Он позволяет оценить объемы вырабатываемой энергии, используя ретроспективные метеорологические данные, причем точность прогнозирования составляет 91–95%.
👨👩👧👦 Как объясняют в пресс-службе вуза, разработка актуальна для данного региона, обладающего большим потенциалом для комплексного использования геотермальных ресурсов, ветроэнергетики, солнечных электростанций, создания малых гидроэлектростанций. При этом прогнозирование объемов энергии, вырабатываемой возобновляемыми источниками энергии, является сложной задачей, поскольку ее поступление характеризуется высокой степенью неопределенности. В соответствии с этим эффективное планирование и использование ресурсов от возобновляемых источников энергии затруднено.
👨👩👧👦Ученые Адыгейского университета в своей работе применили рекуррентные нейронные сети. Они представляют собой математические модели, копирующие работу человеческого мозга, которые используются для обучения машин, анализа данных, распознавания образов и решения сложных задач. Также они содержат обратные связи – несколько копий одной и той же сети, каждая из которых передает информацию последующей копии.
👨👩👧👦 Использование таких нейросетей в прогнозировании может обеспечить повышенную точность, так как позволяет учитывать не только текущие входные данные для прогнозирования, но и дополнительную ретроспективную информацию по параметрам, которые влияют на работу возобновляемых источников энергии: относительной влажности, атмосферному давлению, температуре окружающей среды, скорости и направлению ветра. Используемый набор моделей позволяет произвести выбор наиболее подходящей из них для конкретных условий и имеющегося набора данных; кроме того, есть возможность адаптировать параметры моделей, повышая их точность.
Выработано новое решение для прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников
👨👩👧👦 Программный модуль создали в Адыгейском государственном университете. Он позволяет оценить объемы вырабатываемой энергии, используя ретроспективные метеорологические данные, причем точность прогнозирования составляет 91–95%.
👨👩👧👦 Как объясняют в пресс-службе вуза, разработка актуальна для данного региона, обладающего большим потенциалом для комплексного использования геотермальных ресурсов, ветроэнергетики, солнечных электростанций, создания малых гидроэлектростанций. При этом прогнозирование объемов энергии, вырабатываемой возобновляемыми источниками энергии, является сложной задачей, поскольку ее поступление характеризуется высокой степенью неопределенности. В соответствии с этим эффективное планирование и использование ресурсов от возобновляемых источников энергии затруднено.
👨👩👧👦Ученые Адыгейского университета в своей работе применили рекуррентные нейронные сети. Они представляют собой математические модели, копирующие работу человеческого мозга, которые используются для обучения машин, анализа данных, распознавания образов и решения сложных задач. Также они содержат обратные связи – несколько копий одной и той же сети, каждая из которых передает информацию последующей копии.
👨👩👧👦 Использование таких нейросетей в прогнозировании может обеспечить повышенную точность, так как позволяет учитывать не только текущие входные данные для прогнозирования, но и дополнительную ретроспективную информацию по параметрам, которые влияют на работу возобновляемых источников энергии: относительной влажности, атмосферному давлению, температуре окружающей среды, скорости и направлению ветра. Используемый набор моделей позволяет произвести выбор наиболее подходящей из них для конкретных условий и имеющегося набора данных; кроме того, есть возможность адаптировать параметры моделей, повышая их точность.
DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. What distinguishes the app from competitors is its use of what's known as channels: Public or private feeds of photos and videos that can be set up by one person or an organization. The channels have become popular with on-the-ground journalists, aid workers and Ukrainian President Volodymyr Zelenskyy, who broadcasts on a Telegram channel. The channels can be followed by an unlimited number of people. Unlike Facebook, Twitter and other popular social networks, there is no advertising on Telegram and the flow of information is not driven by an algorithm. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. Artem Kliuchnikov and his family fled Ukraine just days before the Russian invasion. In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies.
from cn