“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 14:19:55

      

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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【单相交流电压控制器】模拟带有两个背靠背连接的晶闸管的单相交流电压控制器（Simulink仿真实现）
内容概要：本文详细介绍了基于Simulink仿真实现的单相交流电压控制器，该控制器采用两个背靠背连接的晶闸管结构，用于实现对单相交流电压的精确调节。文中系统阐述了系统的建模过程、控制策略设计及仿真验证方法，重点分析了晶闸管触发角的控制原理及其对输出电压调节的影响。通过构建完整的Simulink仿真模型，全面展示了控制器在不同负载条件和输入电压波动下的动态响应特性与稳态性能，验证了该方案在交流调压应用中的有效性与可行性。; 适合人群：具备电力电子与电力系统基础知识，熟悉Simulink仿真环境，从事相关领域研究或工程应用的研发人员及高年级本科生、研究生。; 使用场景及目标：①用于电力电子课程教学，帮助学生深入理解晶闸管在交流调压中的工作机理；②为工业现场的交流电压调节设备提供仿真验证平台；③支持科研人员开展新型控制算法（如PID、模糊控制、触发角优化等）在交流电压控制器中的应用研究与性能对比； 阅读建议：建议读者结合提供的Simulink模型文件进行同步操作，重点关注晶闸管触发控制子系统的设计逻辑、触发角计算模块的实现方式以及仿真参数的配置，通过调整负载类型、电源电压和触发角等变量，深入探究系统在不同工况下的运行特性与控制效果。
ASAM-SOVD-1.0.0
SOVD______1.0.0
电动汽车参与运行备用的能力评估及其仿真分析（Matlab代码实现）
内容概要：本文围绕电动汽车参与电力系统运行备用的能力评估展开研究，通过构建数学模型并利用Matlab进行仿真分析，系统探讨了电动汽车作为灵活性资源在不同场景下参与电网运行备用的潜力与可行性。研究内容涵盖电动汽车聚合商的调控架构设计、车辆充放电行为建模、备用容量评估方法、经济性分析等多个方面，并结合实际算例验证了所提模型与方法的有效性。仿真结果表明，规模化电动汽车可通过有序充放电参与电网调频、调峰等辅助服务，不仅提升了电力系统对新能源的消纳能力与运行灵活性，也为用户带来了可观的经济收益。研究成果为高比例可再生能源背景下移动储能资源的优化调度与市场化运营提供了理论依据和技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事新能源并网、智能电网、电动汽车调度、需求响应及辅助服务市场等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①评估大规模电动汽车集群在多时间尺度下的可用备用容量；②构建基于Matlab的电动汽车参与运行备用的仿真模型；③分析电动汽车参与电网辅助服务的技术可行性与经济性；④支撑高比例新能源电力系统的灵活性提升与源荷互动优化研究。; 阅读建议：此资源以Matlab代码实现为核心，注重理论建模与仿真实践相结合，建议读者在学习过程中结合文中模型逐步调试代码，理解各模块功能，并可根据实际需求扩展至多时间尺度优化、车网互动（V2G）策略设计、不确定性建模等方向进行深入研究。
多微电网基于粒子群优化算法的面向配电网的多微电网协调运行与优化（Matlab代码实现）
内容概要：本文研究了基于粒子群优化算法的面向配电网的多微电网协调运行与优化问题，并通过Matlab代码实现仿真与验证。在新型电力系统背景下，针对分布式能源高密度接入导致配电网呈现弱电网特征所带来的稳定性挑战，文章构建了多微电网与配电网互动的优化模型，采用粒子群优化（PSO）算法实现对功率平衡、运行成本、电能质量等多目标的协同优化。重点探讨了多微电网系统在经济调度、能量管理及协调控制方面的关键技术，通过仿真分析验证了该方法在提升系统经济性、增强运行稳定性与适应性方面的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和优化算法理解能力，从事新能源、微电网、智能配电网等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习粒子群优化算法在多微电网协调运行中的建模与应用方法；②实现面向配电网的微电网群经济调度与优化仿真；③深入理解高比例分布式能源接入下多微电网系统的协同控制策略与稳定性优化机制。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注优化模型的设计、粒子群算法的参数配置与收敛特性分析，同时可通过引入需求响应、储能协同控制等扩展因素深化对系统优化能力的理解与应用。
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