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然而,由于缺乏固网通信相关知识,加上实验室数据与真实场景存在较大差异,他在项目初期遭遇了不少困难。在导师的指导和博士期间研究经验的启发下,他尝试将图像翻译的原理应用于表格数据处理,通过特征空间的转换,有效弥合了实验室环境与真实网络之间的数据差异。
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对此,程路用能源领域的“自动驾驶”来形容“能源+AI”未来发展的理想趋势——在能源系统中,实现L3甚至L4级别的“自动驾驶”,意味着能源设备处于可监、可控、可测、可调的状态,脱离了人的经验,完全基于数据做出最优的决策且实现更多的自主运营。而这样的能源领域“自动驾驶”系统具有无人、复杂,且灵活的特点。
“当金融机构要保持合理ROE,还要服务实体经济、做好产业金融和补位金融时,当前已遇到前所未有的挑战。这种情况下,应用新技术试图达到的最大历史目标由此产生。”杨涛说。