活动回顾 | 2026 Elastic Meetup 北京站圆满落幕

今天吃饭用大碗 2026-01-14 09:49:18

1月10日,北京寒风凛冽、寒气袭人,但恶劣天气丝毫未能阻挡技术爱好者的热忱,一场精彩纷呈的 Elastic Meetup 如期举办。本次活动由 Elastic、腾讯、新智锦绣联合举办,汇聚了众多技术爱好者与行业从业者,以专业的分享、轻松的交流氛围,为现场观众带来了一场充实的技术盛宴。

本次活动共设4个议题,Elastic 社区首席布道师刘晓国、新智锦绣 AI 解决方案架构师 Luke Azmat Ablat、腾讯云后台研发师文博,以及 Elastic 首席人工智能研究工程师王峰(Felix)依次带来主题分享。各位讲师凭借深厚的技术积淀和丰富的实践经验,围绕相关领域前沿动态与核心应用展开解读,引发了现场观众的广泛关注与思考。(文章后附演讲课件,可自行下载

 

茶歇期间,参会者们纷纷起身交流,或探讨刚才分享中的技术要点,或结交志同道合的行业伙伴,在交流中碰撞出更多思想火花,有效增进了彼此的联系与了解。

主题分享结束后,互动环节随即展开。现场观众踊跃举手,针对分享内容及自身工作中的疑问向讲师提问,各位讲师结合专业知识给出切实可行的思路与建议,不仅解决了提问者的困惑,也让其他观众获得了额外的知识补充,进一步深化了对相关技术领域的认知。互动尾声,主办方还设置了抽奖环节,为现场观众送上小惊喜,让活动氛围更显热烈温馨。

 

 

随着抽奖环节的结束,本次 Meetup 圆满落下帷幕。此次活动不仅为技术从业者提供了一个学习交流的优质平台,也通过多方联合的形式,促进了行业内的技术共享与合作。未来,期待有更多此类高质量的技术交流活动举办,助力行业伙伴共同成长,推动相关技术领域持续发展。

Elastic Meetup,期待与你在更多城市相遇!

 

本次 Meetup 为行业专家和领域大咖搭建了一个珍贵的交流桥梁,感谢每一位参与者的踊跃加入,期盼更多行业专家和技术爱好者投身到社群活动之中,为行业发展增添更多的动力和创造力!

01-Elasticsearch 向量搜索及 AI Agents - 刘晓国 20260110.pdf

02-MCP 超级大脑:一键干掉传统 RAG 同时接管全链路 AIOps - Luke 北京 20260110.pdf

03-腾讯云ES在搜索场景与AI能力的建设分享-师文博 北京 20260110.pdf

04-搜索范式 - 从排序到过滤的转变 - 王峰 北京 20260110.pdf

 

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内容概要:本文系统研究了基于豪猪优化算法(CPO)的多无人机协同集群在三维空间中的避障路径规划问题,聚焦于实现以最低成本为目标的航迹优化,综合考虑路径长度、飞行高度、威胁规避及转弯角度等多个关键因素。通过构建精细化的三维环境模型与多无人机协同机制,采用Matlab平台实现CPO算法的仿真与验证,充分展示了该算法在复杂动态障碍环境下的高效搜索能力与全局优化性能。研究不仅涵盖了路径规划的数学建模与目标函数设计,还深入探讨了算法的收敛特性与鲁棒性,为智能群体系统在实际场景中的应用提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法背景,从事无人机系统控制、智能路径规划、群体协同、人工智能与自动化等相关领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多无人机协同执行侦察、灾害监测、应急救援、区域巡检等复杂任务中的自主路径规划;②为智能优化算法在三维动态环境下的路径决策问题提供可复现的技术范例;③支持研究人员对CPO算法与其他主流群智能算法(如PSO、GWO、WOA等)进行性能对比与改进研究,推动路径规划技术的发展。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解目标函数的多维度建模方式与CPO算法的迭代优化流程,可通过调整环境参数与约束条件进行仿真实验,对比不同算法在相同场景下的路径质量与收敛速度,从而深入掌握其优势与适用边界。
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深入研究,利用Matlab代码实现对电动汽车集群提供运行备用服务的建模与仿真分析。研究重点在于量化电动汽车作为分布式灵活资源参与电网辅助服务的潜力,通过构建精细化的数学模型,分析其可调功率容量、响应速度、时空分布特性及聚合能力,并采用多面体聚合、内近似模型与闵可夫斯基和等先进方法精确刻画其可调度能力边界。研究进一步结合大规模电动汽车接入场景,探讨其在多时间尺度调度框架下参与调峰、调频等辅助服务的优化策略,评估其对提升高比例可再生能源电网灵活性与稳定性的贡献,最终通过仿真验证所提模型与方法的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、智能电网、新能源汽车或优化调度等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事科研、工程应用的高校研究生、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标:①精确评估大规模电动汽车集群在不同约束条件下可提供的运行备用容量;②研究电动汽车在日前、日内及实时调度中的动态响应能力与优化调度策略;③为高渗透率新能源电力系统提供基于移动储能的灵活性资源解决方案,支撑电网安全经济运行。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与技术文档同步学习,重点关注多面体聚合建模、能力边界计算及优化调度算法的设计与实现,可进一步拓展至V2G(车辆到电网)、需求响应等互动场景进行二次开发与应用验证。

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