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塞尔维亚 | E3 分析
事实上，任何产消者只需安装一个较小的太阳能光伏阵列，即可实现 100% 的自用率，从而确保所有（或大部分）实时发电量都可以直接由建筑物或设施消耗。如果光伏装置的规模足以产生相当于家庭白天最低负荷的电力，情况就会如此。例如，对各种商业客户进行的分析表明，一个年用电量为 50,000 千瓦时、光伏系统为 30 千瓦的奶牛场可以实现约 55% 的自用率。相比之下，对于主要在白天运营、用电量为 1,000,000 千瓦时、光伏系统为 200 千瓦的制造企业来说，可实现的比率约为 85%。2
供应链分析
优化算法提供商通常有望在几秒钟内解决任何现实世界中的问题（例如在制造或运输中）。但是，通常证明优化问题比乍一看更为复杂。因此，现实世界中的问题需要关注细节，并且一般解决方案是不可行的。因此，重要的是要教育未来的专业人员如何构建用于解决车辆路线优化等问题的算法，以便他们以后在特定公司的独特环境中利用这些知识。即使是现实世界业务管理中基于算法的优化问题，也似乎是对现有算法进行修改的优化问题，这是开发该算法的多次迭代，以达到所需的解决方案以及受过教育的人员来执行此过程[1]。在物流行业中，车辆路由优化对于运行竞争性操作至关重要，因为优化的路线和时机降低了运营成本并提高服务质量[2]。多模式运输也可以从这种优化中受益[3]。物流运营的可持续性和环境友好性在现代行业中是一个很大的关注点，实施新的实践和技术有效地需要将它们纳入最佳实践[4]。
Qlik Cloud® 分析
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视频分析中的人工智能
机器学习或深度学习解决方案通常被描述为具有通过经验自动学习或改进的能力。但当今可用的人工智能系统在部署后不会自动学习新技能，也不会记住发生的特定事件。为了提高系统的性能，需要在监督学习期间使用更好、更准确的数据进行重新训练。无监督学习通常需要大量数据来生成集群，因此不用于视频监控应用。相反，它目前主要用于分析大型数据集以发现异常，例如在金融交易中。大多数在视频监控中被宣传为“自学习”的方法都是基于统计数据分析，而不是真正重新训练深度学习模型。