Notice: file_put_contents(): Write of 8168 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Warning: file_put_contents(): Only 4096 of 12264 bytes written, possibly out of free disk space 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.
Again, in contrast to Facebook, Google and Twitter, Telegram's founder Pavel Durov runs his company in relative secrecy from Dubai. Now safely in France with his spouse and three of his children, Kliuchnikov scrolls through Telegram to learn about the devastation happening in his home country. Additionally, investors are often instructed to deposit monies into personal bank accounts of individuals who claim to represent a legitimate entity, and/or into an unrelated corporate account. To lend credence and to lure unsuspecting victims, perpetrators usually claim that their entity and/or the investment schemes are approved by financial authorities. He floated the idea of restricting the use of Telegram in Ukraine and Russia, a suggestion that was met with fierce opposition from users. Shortly after, Durov backed off the idea. "There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices.
from us
