墨尔本中心将结合西门子的数字能源技术与斯威本的技术、研发和教学专业知识,使开发人员能够利用电网数字孪生,绘制场景,开发并测试结果,打造澳大利亚电网的数字孪生体,研究团队可以在此进行设计模拟。
除了微电网和规划站外,该中心还将托管带有分布式能源优化平台(DEOP)软件的西门子微电网管理系统(MGMS)。微电网技术包括用于控制和保护的Sicam A8000和Siprotec 5设备。
在今年年底全面投入运营之后,该中心还将为研究人员和业界提供机会,使用西门子Xcelerator平台管理未来的能源系统。
斯威本科技大学的研究副校长Karen Hapgood教授表示:“西门子斯威本能源转型中心将致力于新技术,提高能源效率、供应、集成、存储、运输和使用,以及我们要如何改进现有的技术和框架。我们需要快速变革,西门子-斯威本团队将专注于将想法推向市场——让它们在那里尽快产生最大的影响。”
西门子澳大利亚和新西兰首席执行官兼董事长Peter Halliday表示:“我们与斯威本科技大学的合作由来已久,我们很自豪能够在新的西门子斯威本能源转型中心扩展双方的合作。工业界和学术界之间的合作对于在能源转型等国家重大关键问题上取得更好成果至关重要。数字化使你能够事半功倍,因为技术可以帮助你找到减少能源消耗和排放的机会,同时加速实现净零排放的进程。”
西门子澳大利亚和新西兰电网软件国家业务部负责人Jose Moreira补充表示:“应对能源格局的速度和变化,创建帮助实现净零排放的解决方案,需要协作和共同创新的方法。西门子在与大学合作为下一代能源系统的劳动力赋能方面拥有悠久的历史。我们很自豪不仅能够向学生,而且还可以向业界展示西门子斯威本能源转型中心。该中心拥有世界各地组织使用的一些最新、最好的技术,有望激发澳大利亚在应对未来能源挑战方面的创新。”
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。