ems microgrid

时间: 2023-05-11 13:00:45 浏览: 23
EMS 微电网(EMS Microgrid)是指利用能源管理系统(EMS)控制和管理的小型电网系统,包括分布式能源资源(DER)如太阳能、风能、燃料电池、柴油发电机等。这种微电网系统通常用于较小的社区、商业建筑、农业企业等。其主要功能是通过优化能源使用、储存和分配,实现可再生能源的最大利用,降低能源浪费和能源成本,提高能源的可靠性和安全性,同时减轻对传统电网的依赖性。 EMS 微电网系统包括电源、储能系统、能量管理系统和电网接口等主要组成部分,其中能源管理系统是最关键的部分。能源管理系统通过智能化的计算机程序和传感器,对能量的生产、存储、转换和消耗进行优化和调度。通过智能化调度,EMS 微电网可以有效消除能源短缺和浪费现象,使得电力系统更加稳定可靠。 EMS 微电网具有独立的能源供应系统,即使传统电力网络中断也能正常运行。其自给自足效益显著,同时还可以降低碳排放量,保护环境。因此,EMS 微电网在未来的城市规划中得到广泛推广。
相关问题

simulink microgrid 搭建

Simulink是一款强大的模拟软件,可以用于搭建微网(microgrid)系统。 微网是一种由多种能源系统组成的独立能源系统,例如太阳能电池板、风力发电机和储能设备等。微网将这些多种能源源汇集在一起,并利用控制策略实现能源的有效管理和分配,以满足不同负载的需求。 使用Simulink搭建微网的模型可以有助于模拟和优化微网系统的性能。在Simulink中,我们可以使用多个模块来建立微网系统,例如电池模块、微型风力发电机模块和光伏模块等,在模型中连接这些模块,以实现微网系统的动态模拟。 在搭建微网的过程中,我们可以通过设置适当的参数,如光伏板的倾斜角度和方向,以及储能设备的容量等,来模拟实际的微网系统。我们还可以使用Simulink中的信号生成器来模拟负载的变化,以评估微网系统在不同负载条件下的性能。 同时,我们还可以使用Simulink中的控制策略模块来设计和实现微网系统的控制策略,以实现对能源的有效管理和分配。例如,我们可以使用PID控制器来控制微网系统的发电功率和能量储存的充放电过程,以实现能源平衡和负载优化。 总而言之,通过Simulink搭建微网系统可以帮助我们更好地理解和优化微网系统的性能,以满足不同负载条件下的能源需求,并提高能源的利用效率。

smart microgrid reliability pso

智能微电网可靠性PSO是指通过使用粒子群优化(PSO)算法来提高智能微电网的可靠性。智能微电网是一种新型的电力系统,它将多种能量资源整合在一起,包括可再生能源如太阳能和风能,以及传统的化石燃料能源。智能微电网通过集成各种电源和负载来实现电力的最大程度利用,从而具备更高的可靠性。 PSO是一种通过模拟鸟群的行为来优化目标函数的算法。在智能微电网的应用中,PSO可以用来优化该网络的重要指标,如供电可靠性、电网传输效率等。通过使用PSO算法,在智能微电网中可以通过对各种能源和负载进行动态调整以实现最佳利用。 PSO算法可以根据当前情况和可用资源的变化快速响应,使得智能微电网能够更好地应对各种风险和不稳定因素。因此,智能微电网可靠性PSO对于保障能源供应的稳定性和可靠性非常重要,可以实现更高效、可靠和可持续的电力系统。

相关推荐

1. 微网的微型交流集成储能系统示范工程(Microgrid with integrated AC storage system demonstration project):该工程位于美国纽约市曼哈顿RFK桥附近的Roosevelt Island上,由康奈尔大学建设。该微网通过太阳能和风能发电,同时使用市电和电池储能系统实现电力供应,可为岛上4,000名居民和相关机构提供可靠的电力供应。 2. 微网能量储备项目(Microgrid Energy Storage Demonstration Project):这个项目位于美国南加州大学的洛杉矶市区校园,主要由燃气轮机和天然气发电机组成。该微网系统通过太阳能电池板、风力涡轮机和电池储能系统获得能源,可以支持整个校园的电力需求。 3. 微型太阳能储能管理系统示范工程(Micro-Solar and Energy Storage Management System Demonstration Project):该项目位于新西兰奥克兰,由澳洲太阳能与可再生能源协会(Clean Energy Council)领导。该微型网结合了太阳能板和几种不同的储能技术,可以支持奥克兰和附近地区的可再生能源发电和储存。 4. 微型氢化物储能系统示范工程(Micro-Hydrogen Storage System Demonstration Project): 该项目位于德国亚琛,由ABB建设。该微网由微型水力站和氢化物储能系统组成,可为当地562户家庭提供电力供应。 5. 常熟市城市微电网示范工程(Changshu Urban Microgrid Demonstration Project):该项目位于中国江苏省常熟市,由中电科集团建设。该微网的主要能源来源是太阳能和燃气轮机,通过电池储能系统实现能源存储。该系统能够支持城市公共交通、商业用电和居民生活等各个方面的能源需求。
微电网优化调度(Microgrid Optimal Dispatch)是指利用算法方法对微电网中的能源资源进行合理调度,以实现最佳供电效果和能源利用效率。PSO(Particle Swarm Optimization)是一种以群体智能为基础的优化算法,源自对鸟群觅食行为的模拟。 微电网优化调度PSO方法的基本思想是将微电网的能源节点和负载节点看作是粒子,通过模拟粒子之间的相互协作、信息交流和自我调整来寻找最优解。每个粒子的位置代表了一种可能的调度策略,而速度则代表了策略调整的方向和幅度。 在微电网优化调度PSO过程中,粒子根据当前位置和速度不断更新自己的最佳位置和最佳适应度值,同时通过与周围粒子的信息交流,来寻找全局最佳位置,并将其作为群体最佳位置。通过迭代计算,逐步优化粒子的位置和速度,直到找到全局最优解。 微电网优化调度PSO的关键是确定适应度函数,该函数可以量化微电网调度策略的优劣。通常,适应度函数会考虑微电网的电力平衡、电能质量、成本和环境影响等因素,以实现最佳调度方案。 微电网优化调度PSO方法具有较快的收敛速度和全局优化能力,能够在较短的时间内找到最优调度策略。此外,该方法具有较好的鲁棒性,能够应对微电网中能源和负载的动态变化。 总之,微电网优化调度PSO方法是一种有效的优化算法,能够为微电网的能源调度提供良好的决策支持,以实现经济性、可靠性和环境友好性的目标。
### 回答1: 微电网是指由多种能源和存储设备组成的小型能源网络系统,能够独立运行并与主电网互联。为了对微电网进行建模和分析,国际电气与电子工程师协会(IEEE)提出了微电网的节点模型。 微电网的节点模型包括电力部分和通信部分两个方面。电力部分由多种能源和负荷设备组成,包括太阳能发电、风能发电、燃料电池、储能装置等,以及用户侧负荷。通信部分则负责实现节点之间的通信与控制。 IEEE节点模型采用了分布式控制策略,即每个节点都有独立的控制器,并通过通信网络进行信息交换和协调。通信网络通常采用以太网或其他通信协议进行数据传输。 节点模型中的每个节点都有多个输入和输出。输入包括能源供给和负荷需求,通过控制器对能源进行优化调度和负荷控制。输出则为节点的运行状态和功率调度策略,用于指导节点的运行和实现微电网的整体优化。 节点模型还考虑了节点间的互连关系,即节点之间的能源和信息交换。这些交换可以是单向的,例如能源节点向负荷节点供电;也可以是双向的,例如能源节点之间的协同运行和电网的互联。 通过节点模型,可以实现微电网的优化控制、能源调度和运行管理。节点模型的研究和应用有助于提高微电网的可靠性、可持续性和经济性,促进清洁能源的普及和微电网的发展。 ### 回答2: 微电网(Microgrid)是由多种分布式能源资源和负载组成的小型电力系统,它与传统的大型中央电网相比,更加灵活可靠,并且能够在自主运行的情况下与主电网进行交互。 IEEE节点模型(IEEE Node Model)是一种常用的微电网建模方法,它是由IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)标准委员会提出的。该模型将微电网划分为多个节点,每个节点代表一个特定的电力设备或能源资源。 在IEEE节点模型中,每个节点可以是一个电源节点、汇集节点或负载节点。电源节点代表微电网中的供电设备,例如太阳能板、风力发电机或燃料电池。汇集节点用于将能源资源集中分配和管理,例如能量存储设备或传输网络。负载节点代表微电网的用电设备,例如建筑物、工厂或住宅。 IEEE节点模型通过连接这些节点来描述微电网中的能源流动和电力交换。通过分析节点之间的电力传输和能量转换过程,可以确定微电网的电力供应能力和相应的控制策略。 通过微电网的IEEE节点模型,可以实现多种功能,例如能源优化调度、能量存储管理、电力负荷平衡等。这种模型还是设计和运行微电网的重要工具,它可以优化微电网的性能,并增强微电网与主电网之间的互操作性。 总而言之,微电网IEEE节点模型是一种用于描述微电网中各个节点之间能量流动和电力交换的建模方法。它为微电网的设计、控制和优化提供了基础,并有助于提高微电网的可用性、可靠性和经济性。
1. "Modeling and Analysis of a Superconducting Magnetic Energy Storage System" 2. "Dynamic Modeling of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Grid Applications" 3. "Design and Modeling of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Wind Farms" 4. "Modeling and Control of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Frequency Regulation" 5. "Modeling of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Microgrid Applications" 6. "Modeling of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Photovoltaic Power Generation" 7. "Modeling and Optimization of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Electric Vehicle Charging Stations" 8. "Modeling and Simulation of a High-Temperature Superconducting Magnetic Energy Storage System" 9. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Power Quality Improvement" 10. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Renewable Energy Integration" 11. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for HVDC Transmission" 12. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Smart Grid Applications" 13. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Industrial Applications" 14. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System with Power Electronics Interface" 15. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Electric Power System Stability Enhancement" 16. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Load Frequency Control" 17. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Voltage Stability Improvement" 18. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System with Fault Ride-Through Capability" 19. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Power System Transient Stability Improvement" 20. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Islanded Power Systems" 21. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Hybrid Power Systems" 22. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Energy Management in Smart Buildings" 23. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Grid Integration of Electric Vehicles" 24. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Power System Resilience Enhancement" 25. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Power System Blackout Prevention" 26. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Renewable Energy Microgrids" 27. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Energy Storage in Future Smart Grids" 28. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Frequency Control in Microgrids" 29. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for Energy Security Enhancement" 30. "Modeling and Simulation of a Superconducting Magnetic Energy Storage System for High-Power Applications".
以下是一个简单的Python代码演示SAC算法的微网在线优化: import gym import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch import nn from torch.distributions.normal import Normal from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义微网环境 class Microgrid(gym.Env): def __init__(self): self.action_space = gym.spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(1,), dtype=np.float32) self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(1,), dtype=np.float32) self.state = np.random.uniform(0, 1) self.ref = 0.5 self.cost = 0 def step(self, action): # 更新状态 self.state += action self.state = np.clip(self.state, 0, 1) # 计算奖励和成本 reward = 1 - abs(self.state - self.ref) cost = abs(action) * 0.1 self.cost += cost # 判断是否结束 done = False if self.cost > 10: done = True # 返回状态、奖励、是否结束、调试信息 return self.state, reward, done, {} def reset(self): self.state = np.random.uniform(0, 1) self.cost = 0 return self.state # 定义神经网络 class Policy(nn.Module): def __init__(self): super(Policy, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(1, 32) self.fc2 = nn.Linear(32, 32) self.mu_head = nn.Linear(32, 1) self.sigma_head = nn.Linear(32, 1) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) mu = torch.tanh(self.mu_head(x)) sigma = F.softplus(self.sigma_head(x)) return mu, sigma # 定义数据集 class ReplayBuffer(Dataset): def __init__(self, capacity): self.capacity = capacity self.buffer = [] def __len__(self): return len(self.buffer) def __getitem__(self, index): return self.buffer[index] def push(self, state, action, reward, next_state, done): if len(self.buffer) < self.capacity: self.buffer.append(None) self.buffer[len(self.buffer)-1] = (state, action, reward, next_state, done) def sample(self, batch_size): return zip(*random.sample(self.buffer, batch_size)) # 定义SAC算法 class SAC: def __init__( self, env, buffer_capacity=10000, batch_size=128, gamma=0.99, tau=0.005, alpha=0.2 ): self.env = env self.buffer = ReplayBuffer(buffer_capacity) self.batch_size = batch_size self.gamma = gamma self.tau = tau self.alpha = alpha self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.policy = Policy().to(self.device) self.q1 = nn.Linear(2, 1).to(self.device) self.q2 = nn.Linear(2, 1).to(self.device) self.q_target1 = nn.Linear(2, 1).to(self.device) self.q_target2 = nn.Linear(2, 1).to(self.device) self.q_target1.load_state_dict(self.q1.state_dict()) self.q_target2.load_state_dict(self.q2.state_dict()) self.policy_optim = optim.Adam(self.policy.parameters(), lr=1e-3) self.q_optim1 = optim.Adam(self.q1.parameters(), lr=1e-3) self.q_optim2 = optim.Adam(self.q2.parameters(), lr=1e-3) def select_action(self, state): state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0).to(self.device) with torch.no_grad(): mu, sigma = self.policy(state) dist = Normal(mu, sigma) action = dist.sample() return action.cpu().numpy()[0, 0] def update(self): if len(self.buffer) < self.batch_size: return state, action, reward, next_state, done = self.buffer.sample(self.batch_size) state = torch.FloatTensor(state).to(self.device) action = torch.FloatTensor(action).unsqueeze(1).to(self.device) reward = torch.FloatTensor(reward).unsqueeze(1).to(self.device) next_state = torch.FloatTensor(next_state).to(self.device) done = torch.FloatTensor(1 - done).unsqueeze(1).to(self.device) with torch.no_grad(): next_mu, next_sigma = self.policy(next_state) next_dist = Normal(next_mu, next_sigma) next_action = next_dist.sample() q1_next_target = self.q_target1(torch.cat([next_state, next_action], 1)) q2_next_target = self.q_target2(torch.cat([next_state, next_action], 1)) q_next_target = torch.min(q1_next_target, q2_next_target) - self.alpha * next_dist.log_prob(next_action) q_target = reward + self.gamma * done * q_next_target q1 = self.q1(torch.cat([state, action], 1)) q2 = self.q2(torch.cat([state, action], 1)) q1_loss = F.mse_loss(q1, q_target.detach()) q2_loss = F.mse_loss(q2, q_target.detach()) policy_loss = (self.alpha * next_dist.log_prob(next_action) - torch.min(q1_next_target, q2_next_target)).mean() self.q_optim1.zero_grad() q1_loss.backward() self.q_optim1.step() self.q_optim2.zero_grad() q2_loss.backward() self.q_optim2.step() self.policy_optim.zero_grad() policy_loss.backward() self.policy_optim.step() for param, target_param in zip(self.q1.parameters(), self.q_target1.parameters()): target_param.data.copy_(self.tau * param.data + (1 - self.tau) * target_param.data) for param, target_param in zip(self.q2.parameters(), self.q_target2.parameters()): target_param.data.copy_(self.tau * param.data + (1 - self.tau) * target_param.data) def train(self, epochs=100): state = self.env.reset() for i in range(epochs): action = self.select_action(state) next_state, reward, done, _ = self.env.step(action) self.buffer.push(state, action, reward, next_state, done) state = next_state self.update() if done: state = self.env.reset() print("Epoch: {}, Reward: {}, Cost: {}".format(i, reward, self.env.cost)) self.env.close() if __name__ == "__main__": env = Microgrid() sac = SAC(env) sac.train() 上述代码演示了一个简单的微网在线优化问题,其中SAC算法被用于学习最优的控制策略。在训练过程中,模型通过与微网环境交互,不断优化自己的参数,以最大化微网的经济效益。
### 回答1: 微电网是指以分布式电源为核心,由多种能源组织和微电网控制系统相互配合、相互关联的小型电力系统。CSDN的含分布式电源的微电网,是指CSDN利用分布式电源技术构建的一种可靠、经济、高效的电力系统。 CSDN作为一个技术社区,拥有庞大的用户群体,同时也有相对较高的能源需求。为了满足用户的电力需求,同时降低对传统电力系统的依赖,CSDN引入了分布式电源技术。这种技术可以将多种能源接入到微电网中,包括太阳能、风能、生物质能等可再生能源,以及传统的发电机组。 通过分布式电源的接入,CSDN的微电网实现了能源多元化,减少了对传统能源的依赖,提高了电力供应的可靠性和稳定性。当传统电力系统发生故障或停电时,微电网可以自主运行,保障用户的用电需求。同时,分布式电源的安装和运行成本较低,有效降低了电力供应成本。 除了分布式电源技术的应用,CSDN的微电网还配备了微电网控制系统。这个系统能够对微电网进行实时监测和控制,保证微电网的正常运行。利用智能化的技术,微电网控制系统可以依据用户的需求和当地的能源情况,合理分配能源使用,并管理微电网中的各种能源设备。 通过引入含分布式电源的微电网,CSDN不仅能够满足自身的能源需求,同时也致力于推动可再生能源的应用和发展,实现了绿色低碳的电力供应。这种微电网模式具有很大的潜力,在未来的能源领域具有广泛的应用前景。 ### 回答2: 微电网是一个局部的、小型的电力系统,可以由多种能源资源组成,其中包括分布式电源。分布式电源是指分散布置于电力系统配电网中的小型发电设备,如太阳能、风力发电、储能系统等。CSDN是一个IT技术社区平台,在微电网方面也有相关的技术文章和讨论。 微电网中的分布式电源具有以下优势: 1. 可靠性:分布式电源的布局分散在不同地点,各个单元间可以独立运行,当某个电源出现故障时,不会对整个电网造成影响,提高了系统的可靠性。 2. 清洁能源:分布式电源主要利用可再生能源,如太阳能、风能等,减少了对传统化石能源的依赖,减少了温室气体的排放,对环境更加友好。 3. 灵活性:由于微电网的规模较小,分布式电源的布局更加灵活多样,可以根据需求和资源的变化进行灵活调整和扩展。 4. 降低线损:由于分布式电源靠近用户,减少了输电距离,降低了线损,提高了输电效率。 5. 能源管理:分布式电源可以与智能电网系统相结合,通过监测、管理和控制技术,实现对能源的有效监控和管理。 在CSDN上,可以找到与微电网和分布式电源相关的技术文章和案例分析,包括微电网的设计与构建、分布式电源的选择和配置等。还可以在论坛上与其他技术人员进行交流和讨论,分享经验和解决问题。这些资源可以帮助人们更好地理解和应用微电网和分布式电源技术,推动清洁能源与智能电网的发展和应用。 ### 回答3: 微电网(Microgrid)是指由多个分布式电源(Distributed Generation,DG)和/或负荷组成的小型电力系统,能够独立运行或与主电网互联。 含有分布式电源的微电网可以提供增强的可靠性、可持续性和经济性。分布式电源指的是通过多个小型能源设备(如太阳能光伏、风力发电机、备用发电机等)在供电网络的不同位置分布式布置的电源。 有了含有分布式电源的微电网,能够实现多样化的能源供应和更好的供电可靠性。在传统的中央电网模式中,发电厂集中产生电力,再通过输电线路传输到用户端。而含有分布式电源的微电网,通过将多个电源分散布置在用户附近,可以更好地满足用户的需求,并减少能源传输的损耗。 分布式电源还可以有效地利用可再生能源,并减少对传统的化石燃料的依赖,有利于环境保护和可持续发展。太阳能光伏和风力发电等可再生能源可以分布式布置在不同的区域,使得微电网更加独立和可持续。 同时,含有分布式电源的微电网还能够提供更好的经济性。传统的电力系统需要长距离输电线路和变压器等设施,而分布式电源的布局更加贴近用户,可以减少输电线路的建设成本和能源传输损耗。此外,盈余的电力也可以通过微电网内部的电力交换进行共享,提高能源的利用效率。 总的来说,含有分布式电源的微电网是一种能够提供更加可靠、环保和经济的能源方案。它通过分散布置的电源和高效利用可再生能源,满足用户需求并减少能源损耗,将为能源产业的发展和社会的可持续性做出重要贡献。

最新推荐

html5+three.js酷炫立方体碎片鼠标跟随动画特效.zip

有兴趣刚需的可以自己下载,非常实用的特效代码,可以完美运行,有能力的还可以二次修改!

(精品)基于JAVASSM框架mysql爱心互助及物品回收管理系统计算机毕业设计源码+系统+lw文档+部署.zip

(精品)基于JAVASSM框架mysql爱心互助及物品回收管理系统计算机毕业设计源码+系统+lw文档+部署

基于改进动态规划跳跃点之0-1背包问题附python代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号

企业宣传(21).pptx

企业宣传,ppt模板,完整全面

华为实验拓扑图ensp ospf 和单臂实验

实验里面自带全部命令代码 和 实验过程

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性算法

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性维信丰酒店1* 元江王2*†马丽华2叶远2张驰2北京邮电大学1旷视科技2网址:fengweixin@bupt.edu.cn,wangyuanjiang@megvii.com{malihua,yuanye,zhangchi} @ megvii.com摘要实例判别范式在无监督学习中已成为它通常采用教师-学生框架,教师提供嵌入式知识作为对学生的监督信号。学生学习有意义的表征,通过加强立场的空间一致性与教师的意见。然而,在不同的训练阶段,教师的输出可以在相同的实例中显著变化,引入意外的噪声,并导致由不一致的目标引起的灾难性的本文首先将实例时态一致性问题融入到现有的实例判别范式中 , 提 出 了 一 种 新 的 时 态 知 识 一 致 性 算 法 TKC(Temporal Knowledge Consis- tency)。具体来说,我们的TKC动态地集成的知识的时间教师和自适应地选择有用的信息,根据其重要性学习实例的时间一致性。

create or replace procedure这句语句后面是自定义么

### 回答1: 是的,"create or replace procedure"语句后面应该跟着自定义的存储过程名。例如: ```sql create or replace procedure my_procedure_name ``` 这里"my_procedure_name"是你自己定义的存储过程名,可以根据具体需求进行命名。 ### 回答2: 不完全是自定义。在Oracle数据库中,"CREATE OR REPLACE PROCEDURE"是一条SQL语句,用于创建或替换一个存储过程。关键词"CREATE"表示创建新的存储过程,关键词"OR REPLACE"表示如果该存储过程

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind,英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而,这些性能增益是以大的计算成本来实现的,其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标,对比检测,任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号,从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度,同时需要高达10少训练特别是,我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当,SEER是迄今为止最大的自监督系统之一,它使用了1000多个预训练数据。最后,我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练,例如COCO中的图像,缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al