“WAIC 2024世界人工智能大会”摩斯展出大模型隐私保护产品方案

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2024-07-16 10:56:54

     

2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(简称“WAIC 2024”)将于7月在上海世博中心、世博展览馆举行,论坛时间为7月4日-6日,展览时间为7月5日-7日。大会展览面积超5.2万平方米,重点围绕核心技术、智能终端、应用赋能三大板块,聚焦大模型、算力、机器人、自动驾驶等重点领域,集中展示一批“人工智能+”创新应用最新成果,首发一批备受瞩目的创新产品。

在蚂蚁集团展台,摩斯大模型隐私保护产品方案和一体机全新亮相,吸引现场围观。

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内容概要:本文围绕基于Python和Transformer模型的多变量风电功率预测展开研究,重点针对短期风电功率预测任务。研究采用深度学习中的Transformer架构,引入风速、温度、湿度等多种气象及运行变量作为输入特征,构建高精度预测模型。为进一步提升预测的稳健性与可靠性,研究结合近端梯度算法求解LASSO分位数回归,优化模型在不确定性环境下的输出表现,增强预测结果的置信区间估计能力。该技术是机器学习与新能源领域深度融合的典型应用,旨在提高风电并网的稳定性与电网调度的科学性。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉主流深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)的研究生、科研人员,以及从事新能源发电预测、电力系统调度、智能电网优化等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率预测系统,辅助电网进行精准负荷调配与调度决策;②作为科研项目的技术蓝本,用于复现、改进或扩展基于Transformer的时间序列预测模型;③探索LASSO分位数回归与深度学习模型的融合机制,提升预测结果的概率性输出与风险评估能力。; 阅读建议:此资源适用于已掌握机器学习与深度学习基础知识的读者,建议结合所提供的代码实现进行动手实践,重点关注多变量数据的预处理流程、Transformer模型的结构设计与注意力机制实现、超参数调优策略,并尝试在不同风电数据集上验证模型的泛化性能与鲁棒性。

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