来源：北极星碳管家网2022-09-09

在应用创新方面，利用联邦学习等技术将出行、零售、政务、住房等多种生态场景低碳数据进行融合分析，充分保障用户隐私安全的前提下实现数据跨主体应用；构建基于人工智能、机器学习等技术的碳减排计量模型，准确测算消费者低碳生活水平

来源：北极星储能网2022-09-09

加快智能座舱芯片、自动驾驶芯片、毫米波雷达、微波雷达、激光传感器、导航传感器等基础硬件研发，推进机器学习、知识图谱、类脑智能计算、模式识别、自然语言处理、生物特征识别等关键技术攻关，实现复杂环境下的智能视觉感知

来源：上海市人工智能技术协会2022-08-30

支持相关主体开发推广自动机器学习系统，进一步提升系统效率、通用性和易用性。鼓励相关主体开发面向智能产品的操作系统，促进各类应用功能开发。...第六章附则第六十九条（指引规定）本条例所指的人工智能技术是国务院《新一代人工智能发展规划》列明的新一代人工智能技术，包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、生物特征识别、虚拟现实（增强现实

来源：储能科学与技术2022-08-29

机器学习模型有支持向量机(support vector machine，svm)模型。本研究选择svr模型作为soh拟合模型。

来源：中国能源报2022-08-25

据谢继星介绍，他们在山西忻州地区实施的农村供暖项目，在零下35度的极限情况下，通过全面采集管控能源系统温度、压力、流量、热量、功率、电量等全要素数据，结合机器学习与神经网络技术形成动态化的负荷预测，形成了多维度

来源：中国能源报2022-08-25

据谢继星介绍，他们在山西忻州地区实施的农村供暖项目，在零下35度的极限情况下，通过全面采集管控能源系统温度、压力、流量、热量、功率、电量等全要素数据，结合机器学习与神经网络技术形成动态化的负荷预测，形成了多维度

来源：北极星储能网2022-08-23

北极星储能网获悉，8月23日，有媒体报道，在美国化学学会秋季会议上，美国爱达荷国家实验室的研究团队使用机器学习技术整合充电数据，创建了一种独特的充电协议。

来源：戴尔科技集团2022-08-22

最后，系统对数据进行扫描，通过ai机器学习等算法，侦测数据是否完整，是否被破坏或者加密，形成分析报告。

来源：国家电网报2022-08-16

系统运用大数据、机器学习等前沿技术，实现电力用户侧柔性可调节资源全方位全层级全要素灵活感知、多维动态可视和精益高效管理。

来源：国家电网报2022-08-16

系统运用大数据、机器学习等前沿技术，实现电力用户侧柔性可调节资源全方位全层级全要素灵活感知、多维动态可视和精益高效管理。

来源：北极星环保网2022-08-12

利用人工智能、机器学习、统计分析、可视化等技术，提升监测数据分析挖掘能力。建设生态环境监测会商及可视化应用系统，“一张图”展示全市生态环境质量状况。

来源：重庆市人民政府2022-08-10

加强交通管理信息化基础设施设备建设，全面集成融合全时空、全要素交通数据，依托大数据、云计算平台，深度应用机器学习、计算机视觉、人脸识别、智能信息检索、智能控制等前沿科技，构建山地城市交通管理“智慧大脑”

来源：重庆市人民政府2022-08-10

加强交通管理信息化基础设施设备建设，全面集成融合全时空、全要素交通数据，依托大数据、云计算平台，深度应用机器学习、计算机视觉、人脸识别、智能信息检索、智能控制等前沿科技，构建山地城市交通管理“智慧大脑”

来源：北极星环卫网2022-08-10

加强交通管理信息化基础设施设备建设，全面集成融合全时空、全要素交通数据，依托大数据、云计算平台，深度应用机器学习、计算机视觉、人脸识别、智能信息检索、智能控制等前沿科技，构建山地城市交通管理“智慧大脑”

来源：北极星输配电网2022-08-02

积极应对计量融入数字世界以及将计量“数字化”的双重挑战，探索计量服务的数字化转型及其在智能制造、人工智能和机器学习中的新应用。

来源：工业水处理2022-08-01

2.2 机器学习常见算法机器学习能从大量历史数据中挖掘其隐藏的规律，并做出分类或回归预测。机器学习常见算法及优缺点见表2〔29-33〕。...由表2可知，机器学习能够弥补传统的数学模型预测精度低、实际应用效果差等缺点〔29-33〕。

来源：北极星水处理网2022-07-29

构建大数据分析、机器学习、知识图谱、图形处理、遥感解译、水利模型等平台，实现对预测预报、工程调度、辅助决策、空间分析等智慧水利核心功能的支撑。

来源：云南省人民政府2022-07-27

积极应对计量融入数字世界以及将计量“数字化”的双重挑战，探索计量服务的数字化转型及其在智能制造、人工智能和机器学习中的新应用。...积极应对计量融入数字世界以及将计量“数字化”的双重挑战，探索计量服务的数字化转型及其在智能制造、人工智能和机器学习中的新应用。

来源：中国储能网2022-07-21

enos软件平台将使用机器学习和人工智能算法实时预测终端的能源需求。新加坡能源市场管理局(ema)声称，这将使港口的能源使用短期和长期规划成为可能，同时减少碳足迹和能源成本。

来源：朗坤智慧2022-07-18

基于大数据分析、人工智能、深度机器学习以及在线建模技术构建智能预警预测平台，进行风机设备异常状态预测与健康识别，在设备故障早期识别劣化迹象并预警，及时提出维护与检修建议，避免设备损坏与非停带来的损失。