如影随形

影子是一个会撒谎的精灵,它在虚空中流浪和等待被发现之间;在存在与不存在之间....

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年轻的州雇员网格jingzhou公司Dai Qiyu赢得了Power

发布时间:2025-09-23 13:52编辑:bet356在线官方网站浏览(194)

    Jingchu.com(Hubei Daily)Zhou Zhiyong通讯员 黄金秋天非常“宽”,收获充满了欢乐。 Dai Qiyu是Grid Hubei Electric Power Co.,Ltd。赢得了他在州技能游戏中的一组项目中的第一名,人工智能技术游戏的情报应用程序竞赛,并赢得了该项目中金牌教练的标题。 Dai Qiyu是数字部门Jingzhou Network Company网络安全监控类的年轻员工。积极参与州电网公司,州企业技能竞赛,湖岸工艺杯以及其他竞争和培训活动的人工智能能力。他将竞争领域视为增长的“培训领域”,并不断提高自己的技能。在2023年,他批准了为州公司提供第一批Digita TalentL的培训选择,获得了州的质量和第二级数字能力资格。在2中024他参加了Artisana de Lakeshore Cup的人工智能比赛,在个人比赛中赢得了第二名,并获得了“来自Hubei州的技术专家”的头衔。 创新竞争性准备机制,以从他人的优势和劣势中学习。 人工智能技术的应用的能力主要包括人工智能的基本理论,基于良好模型平台的智能机构的构建,人工智能算法在电力场景中的应用以及典型的人工智能情景在电力行业中的设计。其中,理论测试占40%,实际实施占60%。 从八月的准备工作中,戴齐尤(Dai Qiyu)紧密遵循“战斗和逐步晋升的实践指导”的原则。我们已经创新了“每日评论和OMIS的准备机制”SION验证,每周测试的动态评估以及对每月评估阶段的接受”,并制定了一个三阶段预备研究计划,以根据阶段以有序和有序的方式促进竞争准备。 Dai Qiyu还创新了团队的“相互经验专家”的活动。 福Junfeng团队成员在州网络的种子团队中得到确认,选择了我们在比赛中的经验,使玩家可以理解考试格式,问题的类型,困难和时间安排。 团队成员李·Zebang(Li Zebang)分享了他在大数据竞赛,特别的自动学习算法,实用钻探技巧等方面的经验。 Dai Qiyu分享了他在2022年比赛中的经验以及他在Craftsman 2024杯中的经验,这使团队成员能够获得各种技能,包括竞争性的时间计划和问题。球员S分享竞争经验,并从他人的优势和劣势中学习。 创建模拟问题库以改善您的理论知识 “仅仅比兄弟单位的球员更有竞争力更高。”在为战斗做准备时,Daikiyu是一名教练和参赛者,非常清楚他必须给自己的优势提供完整的工作,进行大量学习和练习以弥补自己的缺陷。 比赛发布了700个理论问题,其中仅代表了理论考试的五分之一。如何获得三个理论问题? 在尝试在人工智能竞赛中的能力时,在尝试从州网络总部,福建,Zhijiang,Sichuan和其他公司的问题中,Dai Qiyu提出了公共理论问题的银行Traceabe,并创建了超过5,000个模拟问题。 “每个人每天完成800个问题的模拟测试。”戴Qiyu在练习理论问题的同时记得现场,说每个人平均四次在问题库中抛光了5,000多个问题,准备了一个不正确的问题书,以特定的方式更正了问题并练习了这些问题。 “每天早晨,他们开始学习,培训和仿真测试将被执行到晚上11点。”参与者李Zebang说,在比赛前的冲刺阶段,他们在周六早上只有半天的休息时间。 为了适应Respona的速度以及在竞争理论测试两个小时内完成600个问题的要求,Dai Qiyu组织了三个人在答案中进行快速培训。面对计算机屏幕测试问题,他与他的响应速度最快,精确度和有效提高的响应速度竞争。 在重复训练问题的培训和记忆的改善之后,dai Qiyu及其茶成员在理论测试的第一轮中,M从平均精度的70%增加到98%。 加深实践培训并提高他们的基本技能 Dai Qiyu仔细遵循真正竞争的内容和规则,并建立了“改善经验 - 商业场景的模拟 - 全面实践”的进步架构。通过完整的处理模拟的竞争环境,玩家可以在设备纯化时间,突然管理故障和其他方面的限制下在现实世界中积累实验,从而大大提高了网站上的响应能力。 人工智能应用程序场景非常复杂,包含许多专业和大量信息,并且对专业技能和技能有很高的要求。在组织智能工作流程的智能功率大型模型平台时,Dai Qiyu被选为客户使用10多个高积极建议的应用,CO与国家网格“三个地段”的典型场景和国家墙壁的其他优秀情景以及人工智能场景的应用。我们设计了大型和小型模型的融合要求,自我过程培训问题,聚会前的完整赌注以及完全的浓缩培训对特定于特定的培训。 在9月初,比赛即将来临。在构建人工智能自动学习方案的算法中,dai Qiyu仔细组织了可能的代码编程任务,例如数据处理,模型选择,模型选择,模型培训,模型验证和相应视觉图形的可视化。团队成员进行了深入的培训,并了解了每个链接的关键点。 第一名和金牌教练是汗水,智慧和辛勤工作的结晶的结果。 “这不仅是一步一步的成就和荣誉,而且是ALS下次旅行的起点和动力。” Dai Qiyu和他的队友一直在AI模式下工作。