来源：中国科学报2016-07-18

图片来源：julianstratenschulte今年6月，德国的气象学家、工程师和电力公司开始测试大数据和机器学习能否让这些电力能源变得对电网更加友好。...该团队将这些电力预测同实际情况进行核对，随后机器学习会改进预测模型。从上个月起，eweline研究人员开始利用整个德国的太阳能电池板和风力涡轮机数据测试该系统。

来源：高科技与产业化2016-07-18

智能用电网络的能量管理思想在于根据机器学习理论，基于采集到的海量能量数据使能源网络具有自我学习和调节的能力，可自动实时满足能量管理目标。...基于机器学习、大数据分析理论、行为特征分析，实现对用电大数据的深度剖析，为用户提供差异化的节能方案，提高局部网络内的综合运行能效。共享：参与需求响应，实现能源共享。

来源：高科技与产业化2016-05-31

智能用电网络的能量管理思想在于根据机器学习理论，基于采集到的海量能量数据使能源网络具有自我学习和调节的能力，可自动实时满足能量管理目标。...基于机器学习、大数据分析理论、行为特征分析，实现对用电大数据的深度剖析，为用户提供差异化的节能方案，提高局部网络内的综合运行能效。共享：参与需求响应，实现能源共享。

来源：北极星输配电网2016-05-30

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习算法包括：聚类算法、分类算法、预测算法、关联分析算法、利群点分析算法、协同过滤分析算法和/或what-if仿真分析算法。...技术特征：1.一种电力系统数据的处理方法，其特征在于，包括：获取当前电力系统数据和历史电力系统数据；根据所述当前电力系统数据和历史电力系统数据生成各类电力系统数据的曲线趋势图，并采用机器学习算法分析得到每一类电力系统数据的趋势走向结果

来源：电力信息与通信技术2016-05-19

其次，提出了一种基于大数据的复杂电网运行知识发现方法，通过在线样本生成、分布式特征提取与机器学习，实现了电网关键断面的在线识别和运行极限的精细化表达，为运行人员驾驭日益复杂的电网提供了基于数据驱动的手段

来源：腾讯科技2016-05-06

美国科技博客网站quartz透露，阿德尔伯格、机器学习专家马修-维托克（matthewwytock）以及其他谷歌员工的名字不久前出现在了谷歌正在申请名为智能电动汽车充电装置（mediatordeviceforsmartelectricvehicleging

来源：商业伙伴2016-04-12

例如，在中小银行，机器学习可以实现自动欺诈探测；可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式；借助语音识别技术能够自动完成电话客服；声音识别可以核实来电者的身份。

来源：深圳中兴力维技术有限公司2016-03-29

而znv中兴力维将提供两种机器学习方法，一种是基于云端的机器学习，客户...深圳中兴力维技术有限公司首席技术官曹友盛博士机器学习的三种类型znv中兴力维曹友盛博士接受c114采访时认为，深度机器学习分三种：督导型、半督导型、非督导型。

来源：能源互联网2016-03-25

在习近平总书记和新西兰总理约翰基的见证下，远景能源与新西兰第二大城市基督城签署了智慧城市战略合作框架协议，借助其在智能传感、物联网、云计算、人工智能、机器学习、预测等领域的前沿技术，为基督城打造智慧城市管理平台

来源：领能知道2016-03-25

在习近平总书记和新西兰总理约翰基的见证下，远景能源与新西兰第二大城市基督城签署了智慧城市战略合作框架协议，借助其在智能传感、物联网、云计算、人工智能、机器学习、预测等领域的前沿技术，为基督城打造智慧城市管理平台

来源：北极星输配电网2016-03-18

能源大数据分析技术运用数理统计、模式识别、神经网络、机器学习、人工智能等深度数据挖掘算法，分析、提取数据信息中蕴含的潜在价值，是实现更高效的能源利用，降低用户的能源支出的关键一环。

来源：能源互联网2016-03-15

能源大数据分析技术运用数理统计、模式识别、神经网络、机器学习、人工智能等深度数据挖掘算法，分析、提取数据信息中蕴含的潜在价值，是实现更高效的能源利用，降低用户的能源支出的关键一环。

来源：深圳中兴力维技术有限公司2016-03-03

中兴力维多年来已经累积了许多专利技术，接下来将继续在尖端技术上着力研发，比如物体(人脸)识别、行为分析、数据采集、数据分析、数据模型、智能分析、机器学习和机器决策等，并快速将研发成果融入到产品中。

来源：人民邮电报2016-01-21

信息化时代仍处于发展中期，以智能传感、机器学习和简单决策为代表的智能化时代是信息化时代的大数据基础设施、云计算设施建设完成之后才能有决策分析数据来支撑物联网的这些智能化功能。...2012年，作为美国制造业龙头的ge公司率先提出了工业互联网概念，依靠机器以及设备间的互联互通和分析软件，改变以前以单体智能设备为主的模式，通过高性能设备、低成本传感器、互联网、大数据收集与分析技术等的组合

来源：中证网2016-01-19

随着无处不在的移动网络，体积更小、价格更低、功能更强大的传感技术，以及人工智能和机器学习的出现，第四次革命无论在发生速度、涉及规模还是冲击力度上，都将远超前3次技术革命，足以颠覆全球各个产业。...中国机器人望弯道超车 多项政策正制定据国际机器人协会统计显示，2013年中国超过日本，成为全球工业机器人的最大市场。2014年全球工业机器人年销量为22.5万台，中国销量约占四分之一。

来源：飞象网2016-01-11

物空云数据服务---江波龙科技携手ibm推出基于ibm的supervessel(超能云)物联网云平台，可以提供高效的数据存储、数据分析，和未来的人工智能、机器学习方面的服务。

来源：IBM中国2016-01-06

机器学习watsonapi系列实现数据处理自动化，持续监控新数据和用户交互，并根据所了解的优先级对数据和结果进行排列。...随着设备与系统的物理世界变得高度数字化，这些功能将使客户、合作伙伴和开发人员通过机器学习以及与非结构化数据相关联，从而更有效地利用数据。

来源：O’Reilly2016-01-06

物联网领域将变得越来越小,除了从业者以外还包括如下的硬件标签:数据分析、机器学习、平台设计，这些因素同样也是至关重要的。...而物联网的驱动力则来自于：无所不在的连接、廉价的硬件、廉价的数据处理和机器学习。更重要的是，新硬件运动驱动着物联网的发展并使其快速且低成本的发展物联网系统。

来源：领能知道2015-12-08

optimumairtm 的技术架构分为四层，设备层、智能传感器层、控制和优化层、云处理和机器学习层，在设备层有变频器、空气处理机、变风量系统，这些系统都加载了智能传感器和智能电表，传统的建筑智能控制系统加上

来源：领能知道2015-12-07

optimumairtm 的技术架构分为四层，设备层、智能传感器层、控制和优化层、云处理和机器学习层，在设备层有变频器、空气处理机、变风量系统，这些系统都加载了智能传感器和智能电表，传统的建筑智能控制系统加上