爱智先行者征文大赛-特邀评委

EdgerOS 2021-11-26 15:54:33
加精

韩辉,北京翼辉信息技术有限公司董事长

工业控制系统产业联盟首届理事会理事,嵌入式操作系统专业委员会(中国信息化推进联盟下属机构)副理事长,中国自主可控评审专家。

被评为北京中关村“雏鹰人才”、南京市“高层次创业人才”、“2016年度中国信息产业年度精英人物”、广东省电子政务协会“2017年度安全可靠杰出人物”、2019年高企协创业之星、2020年中关村高聚人才


 

 邹欣,CSDN副总裁

曾在微软Azure、必应、Office和Windows产品团队担任首席研发经理,并在微软亚洲研究院工作了10年,在软件开发方面有着丰富的经验。同时著有《编程之美》《构建之法》《智能之门》《移山之道》4本技术书籍。

 


 牛建伟,北航长聘教授,博士生导师

科技部重点研发计划项目负责人。2002年获得北京航空航天大学计算机学院博士学位,入选教育部2009年“新世纪优秀人才支持计划”,2010.1-2011.2年在美国卡内基梅隆大学做访问学者。获得2013年教育部技术发明一等奖。2016年获得国家863科技创新之星荣誉称号。2017年获得宝钢优秀教师奖。2018年获得北京市教学成果一等奖。IEEE CSCloud 2016, IEEE ATC 2015,ComComAP 2014大会联合主席,Infocom 2014 DySon Workshop Co-Chairs,CPSCOM 2013 联合执行主席,IEEE SEC 2008 PC Co-Chairs,是Infocom、Percom、ICC、WCNC、Globecom和LCN等十余个国际会议的TPC成员。是IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems、IEEE Transactions on Industrial Informatics、Journal of Network and Computer Applications、MONET、International Journal of Ad Hoc and Ubiquitous Computing和多个Special Issue的associate editor。近年来主持了国家自然基金、重点研发计划、国家科技支撑计划、国家863计划、企业合作等50多项课题,参与了国家重大自然基金、973计划等项目,多项科研成果已获得技术转化。在国内外期刊和国际会议上发表学术论文300余篇(包括CCF A类论文30多篇)。ESI高被引论文6篇,H-index 50,SCI它引共4500多次(google引用9500多次),最高单篇SCI它引270多次。获得JNCA2021、清华大学学报英文版2020、Q1 区期刊IEEE System Journal 2018、JNCA 2015、国际会议IEEE ICC 2013、IEEE WCNC 2013、IEEE ICACT 2013、IEEE GreenCom 2010和CWS 2014、CWSN2013和CWSN 2012最佳论文,2013年获得北航最佳优秀会议论文,出版学术著作2部,已授权40多项技术发明专利。 


 

   张凯龙,西北工业大学计算机学院教授、博士生导师

主要研究方向为实时智能系统、协作式智能交通系统、空天地群智能协同系统及科技伦理与哲学等。现任西北工业大学—巴黎高科MINES机器人与群智能系统联合实验室主任、中国计算机学会嵌入式系统专委会秘书长;曾被评为中国嵌入式系统十大杰出青年、法中科学与应用基金会“卡恩•岗”学术奖。近年来,主持国家自然科学基金3项、陕西省科技计划项目、航空基金、航天SAST基金等项目10余项;在IEEE Trans on ITS等领域顶级期刊和IEEE ITSC等国际会议发表学术论文60余篇;编著出版《嵌入式系统体系、原理与设计》专业教材1部,独立译著《嵌入式系统导论—CPS方法》、《嵌入式系统--CPS与IoT的嵌入式系统基础》、科技哲学名著《柏拉图与技术呆子》等4部,获陕西省科技进步一等奖、陕西省优秀教学成果一等奖等多项。


 付同堂,西安翼辉爱智物联技术有限公司总架构师 

西安交通大学计算机科学与技术专业学士,中国科学院大学信号与信息处理专业硕士。毕业后于2010年加入 IBM 西安CDL,从事 SPSS Modeler 以及 IBM Bluemix 相关的大数据平台研发工作。2020年初加入翼辉信息后,担任西安翼辉爱智总架构师,负责爱智云的研发工作。

 

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灵感桌面 2021爱智先行者 2021-11-26
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woc,是大佬!

内容概要:本文提出了一种针对两级电力市场环境下省间交易商的最优购电模型,重点考虑了现货市场与中长期市场的联动机制及市场风险因素,旨在帮助交易商在复杂多变的电力市场环境中制定科学合理的购电策略。模型以Matlab为工具实现,通过构建包含市场电价波动、负荷需求不确定性等风险源的优化框架,运用先进的数学规划方法求解最小化购电成本或风险调整后成本的决策方案。文中系统阐述了模型的目标函数设计、约束条件设定、风险量化机制(如VaR、CVaR)以及求解算法流程,并通过实际算例验证了模型在提升购电经济性、增强风险抵御能力方面的有效性与实用性。; 适合人群:适用于具备一定电力系统基础知识、运筹学理论背景及Matlab编程能力的高校学生、科研人员以及电力市场运营、能源交易等领域的专业从业者。; 使用场景及目标:①用于全国大学生数学建模竞赛A题等相关赛事中电力市场类问题的研究与求解;②为省级及以上电力交易机构和售电公司在跨区购电决策中提供计及风险的量化分析工具,实现成本控制与风险规避的平衡;③作为高等院校电力市场、能源经济等课程的教学案例,深化对现代电力市场机制与风险管理方法的理解。; 阅读建议:读者在学习过程中应重点关注模型对风险的建模方式与优化算法的具体实现细节,建议结合所提供的Matlab代码进行调试与仿真,通过改变市场参数、风险偏好和约束条件等方式开展敏感性分析,以深入掌握模型的适应性与鲁棒性。

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