百度每天20%新增代码由AI生成，Comate SaaS服务8000家客户采纳率超40%

q15112323 2023-12-28 22:17:13

百度每天20%新增代码由AI生成，Comate SaaS服务8000家客户采纳率超40%

...全文

511 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

百度AI技术生态总经理马艳军在北京的WAVESUMMIT+深度学习开发者大会上发布了飞桨2.6版本和一系列开发工具，如ComateAutoWork和PaddleXv2.2，这些工具旨在降低AI应用开发门槛，实现智能、高效和低代码开发，推动产业转型和创新。

内容概要：本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法，并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点，通过优化扩散模型的结构与训练策略，有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性，从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进，并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型，为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群：具备一定Python编程能力和机器学习基础，从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成；②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估；③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础；阅读建议：建议读者结合所提供的完整资源（代码、数据集、说明文档）进行实践操作，重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节，以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务，通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。

飞桨PaddlePaddle

544

社区成员

1,211

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

学习经验分享python 企业社区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

欢迎投稿飞桨的学习笔记，我们通过积分奖励投稿文章，每月1日即可兑换JD卡！

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章