電力工程大模型
基于用友YonGPT,通過深入應(yīng)用人工智能與大模型前沿技術(shù),包括深度學(xué)習(xí)、增量預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、RAG、AI Agent等關(guān)鍵技術(shù),將大模型與工程施工領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)深度融合,實(shí)現(xiàn)更高層次的智能化應(yīng)用。
獲取數(shù)智化解決方案
新能源遠(yuǎn)程資產(chǎn)盤點(diǎn)
打造基于AI技術(shù)資產(chǎn)管理平臺(tái),強(qiáng)化應(yīng)對(duì)資產(chǎn)分布地區(qū)廣、資產(chǎn)分散跨度大、運(yùn)營(yíng)人員有限的情況,利用分布式光伏資產(chǎn)遠(yuǎn)程無人盤點(diǎn),衛(wèi)星光學(xué)影像拍照成圖技術(shù),進(jìn)行經(jīng)緯度及區(qū)位坐標(biāo)定位“項(xiàng)目位置”及光伏板資產(chǎn)區(qū)域,使用AI智能圖像識(shí)別技術(shù),自動(dòng)匹配與母版圖像進(jìn)行比對(duì)識(shí)別,對(duì)異常結(jié)果預(yù)警提示。
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巖心圖像智能分析
巖心圖像智能分析技術(shù)可應(yīng)用于油氣和地礦等行業(yè),利用巖心圖像和巖心分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層儲(chǔ)集空間、礦物組分、結(jié)構(gòu)等全面表征,支持巖性、物性、微觀滲流模擬等研究。
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智能配煤管理
通過建立生產(chǎn)配煤數(shù)據(jù)模型,利用最優(yōu)算法,結(jié)合價(jià)格、庫(kù)存等因素,實(shí)現(xiàn)最佳配比,解決人工計(jì)算過程靠經(jīng)驗(yàn)、不精準(zhǔn)的問題,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量,降低生產(chǎn)成本的目標(biāo)。
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