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能源獵頭公司:能源行業中常用人工智能技術領域

發布人:高邦獵頭       發布時間:2019-07-09

隨著全球變暖,厄爾尼諾現象和經濟的增長,能源行業不僅面臨著產能產量的挑戰,還要面臨節能減排,綠色環保等諸多政策的限制。人們希望通過人工智能,機器學習,超級計算機,云計算與物聯網等前沿技術實現針對能源開采,生產以及供給的精細化,數據化管理,并從而達到“智慧”運營的狀態。能源獵頭分享能源行業中常用人工智能技術領域。

能源獵頭公司:能源行業中常用人工智能技術領域-十大獵頭公司【高邦獵頭】

 

機器學習:機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以主動“學習”的算法。在能源行業可應用在實現電網工程的可視化,輔助電廠優化電網內部設置等。

自然語言處理:自然語言處理讓計算機把輸入的語言數據變成有意思的符號和關系,然后進行再處理。在能源行業,自然語言處理可以用在自動獲取能源數據,為進一步能情況分析做準備。

大數據技術:大數據技術指對各種來源的大量非結構化或者結構化數據進行分析,利用人工智能從數據中挖掘信息,幫助決策。在能源行業中,對電廠的管理與運營是大數據技術的例子之一。

深度學習:深度學習使用包含復雜結構或多重非線性變換購置的多個處理層對數據進行高層抽象。在能源行業中,利用深度學習優化鉆井效率,可以提高20%的生產效率并減少40%的成本。

計算機視覺:計算機視覺是研究如何使機器實現人眼“看“的功能的技術。計算機視覺中的圖像識別在能源行業可以應用在能源勘探,通過收集的信息描繪地層結構等。

基礎理論:模糊邏輯是建立在多值邏輯基礎上的人工智能基礎理論,運用模糊集合的方法來研究模糊性思維、語言形式及其規律的科學。對于模型未知或不能確定的描述系統,模糊邏輯可以應用模糊集合和模糊規則進行推理,實行模糊綜合判斷。在能源行業,模糊邏輯可以用在處理不完整的油氣田地質數據,從而優化勘測模型,推理出更精細的地質構造情況。

 

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