ZD至顶网软件频道消息: 自7月7日进入小暑节气以来,北京天气持续闷热。7月11日上午12时34分,北京地区电网最大负荷达到1958.3万千瓦,突破了2015年的历史最大负荷1856.6万千瓦,增长率为5.5%。其中,北京本地电厂最大发电占比约33%,联络线外受电力占比约67%。北京市电力公司相关负责人表示:“受气温影响,空调降温负荷有了明显增长,其中空调降温负荷占比约46%,这也是电网负荷增幅较大的主要原因。我们主要通过调整运行方式,使电网主要设备负载率基本控制在80%以下。——摘自《中国能源报》
电力行业是国家最重要的支撑之一,关系到国家能源安全和国民经济命脉。国家电网公司作为关系国家能源安全和国民经济命脉的国有重要骨干企业,以投资建设运营电网为核心业务,为经济社会发展提供坚强的电力保障。随着夏季用电高峰的到来,电网负荷进一步攀升,特别是长时间高温高负荷天气将对电力设备安全运行带来严重影响,电网运行形势日益严峻,所以国家电网智能电网的稳定和高效运行关乎每个人的切身利益。
根据电力行业的业务特点与信息化业务需求,人大金仓为国家电网智能电网从数据库设计、定制开发、数据容灾以及数据运维四个方面提供一体化解决方案。另外人大金仓从客户需求、服务流程、服务队伍、服务质量管理等方面提供全方位的支撑。金仓数据库KingbaseES应用于智能电网调度技术支持、电力二次系统安全防护平台和配电自动化主站等系统,使用高可用、高可靠技术(HA、Standby)快速、有效的保障电网相关业务7*24小时不间断运行。
长期以来,作为专业的数据库管理系统产品及解决方案供应商,人大金仓无论在数据库运维服务还是以大数据相关产品创新应用为主的服务,都积极贯彻执行“专注、融合、精细化”的服务理念。为用户提供便捷的服务,人大金仓与操作系统、中间件、存储等基础软、硬件厂商以及应用系统集成商协同搭建应用系统平台。按需出发,实行定制化产品方案和数据库解决方案,从而打造全生命周期立体化服务体系。
全面洞察客户需求
人大金仓建立专门的客户服务中心,通过客户关系管理系统(CRM)提供热线支持服务,设立全天候热点服务电话、电子邮箱,提供每天24小时,每周7天全年不间断的远程技术支持,由专门的技术人员提供全面的技术支援,随时对用户问题或故障做出快速响应。
规范的服务流程
人大金仓提供一整套规范的技术支持服务运作体系和流程,指定专职客户服务经理以及稳定的技术服务队伍,提供故障诊断、技术咨询等全方位的技术支持服务。
客户服务中心利用先进的数据库技术和系统管理软件平台,建立完善的客户服务管理流程,提供热线电话支持,由专业工程师回答客户日常遇到的问题,确保为客户提供方便、快捷、高质量、专业化服务。建立的运维服务档案库,记录和项目相关的产品版本发布记录、服务记录、技术文档,人大金仓及时对数据库运行环境进行系统巡检并生成系统运行报告,针对数据库日常运维服务处理的事件情况,设有专人负责整理常见故障、处理方案等重要技术资料。对用户问题或故障做出快速响应。从而确保为客户提供方便、快捷、高质量的专业化服务。
专门的服务队伍
人大金仓拥有专业的技术服务队伍,负责收集、处理用户需求,并向用户提供数据库以及数据库解决方案等服务。
为更好服务于国家电网智能电网调度技术支持系统项目,人大金仓建立了完善的项目服务团队,即成立电网项目组:专门的售前技术咨询、售后技术服务、数据库研发和商务团队,可根据用户、集成商以及应用厂商技术需求,可随时到现场,与项目组一起工作。售前技术人员主要提供培训、安装、配置、数据迁移、应用迁移、出厂测试等服务。项目实施完成后,由售后人员提供服务,如:重要节假日的现场值守、日常维护、巡检、应急响应、培训等工作。
严格的服务质量管理
自2002年以来,人大金仓大力推行ISO9001及国标GB/T 19001-2000质量管理体系,在售后服务与技术支持的过程中,严格按照ISO9001程序文件规定的售后服务(发货、安装、调试、培训、维护、维修)的质量控制方法和要求,为用户提供规范的售后服务。确保各项工作可以有计划按步骤地进行,最重要的是确实保证了用户的利益,保证提供的产品及服务满足用户的需要。
目前,金仓数据库在电力系统全面开花,部署超过1000套,遍布16个省的150多个单位,在华北电网以及超过8个省份的调度技术系统及下属地中部署,电网项目中单项目数据量最大超过20TB级、并发连接数最大超过1000,稳定运行5年以上。
随着经济的大发展,对电力的依赖程度会越来越高,没有一个坚强、安全、稳定的电力供应环境,各方面的工作都要受到影响。人大金仓协同国家电网智能电网调度技术支持系统项目的全面实施,努力为经济社会发展和人民生活提供坚强、可靠的电力保障,具有重要的现实意义。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。