来源：中国环保产业协会2019-10-10

2.根据生产设施运行情况和产尘点无组织排放监测数据，运用物联网、大数据、机器学习等科技手段，实现对无组织排放的智能化自动管控和治理。

来源：国家电网公司2019-10-08

供应链金融旨在以大数据为金融科技赋能，依托电力海量供应链数据，结合供应链金融贷前、贷中、贷后的业务场景需求，利用机器学习算法构建模型，主动挖掘中小企业融资需求，将公司核心企业信用向产业链上下游延伸，彰显央企责任担当

来源：中国华能2019-09-30

人工智能iec在人工智能领域，重点研究推理、机器学习和问题求解等人工智能基础能力技术标准以及智能语音系统、计算机视觉系统、自然语言处理系统和知识图谱系统等人工智能应用技术标准。

来源：自动化学报2019-09-29

基于xml语言设计一套形式化表示方法来统一描述实验平台中的领域知识, 并运用机器学习和自然语言处理技术半自动地构建领域知识库, 实现平台内部领域知识的存储、表达与推理.图2 平行核电系统的主要研究内容图...形成有效的信息层.存储层:将数据采集和信息形成层形成的数据分门别类存入核电站运维数据库、工业自动化数据库、专家知识库、政策数据库、核电相关人员数据库等各种数据库.特征抽取及知识合成层:采用自然语言处理、机器学习

来源：潮起网2019-09-29

而美国能源部也在与斯坦福大学国家加速器实验室合作，开发人工智能和机器学习算法，以建立一个自主电网，处理来自卫星图像、公用事业运营和其他来源的数据。

来源：《基层建设》2019-09-25

2.2智能科技将成为世界新技术革命的新引擎近年来，机器学习技术的进步带来人工智能领域的革命，深度学习技术是人工智能领域颠覆性创新，大数据成为人工智能持续快速发展的基石，基于网络的群体智能技术和自主智能系统成为新兴发展方向

来源：国家电网报2019-09-23

同时，国网江苏电力通过采集全网流量数据，结合机器学习和人工智能，对安全监控数据进行挖掘和关联分析，从而快速准确地发现威胁、处理风险，增强整体安全防护能力。

来源：证券日报网 2019-09-23

据悉，移互公司是区块链驱动的另类数据服务商，通过机器学习算法，脱敏聚合千万消费者百亿级真实消费数据，为投资人、品牌输出即时准确的消费者洞察及消费群体画像。

来源：国家电网报2019-09-23

同时，国网江苏电力通过采集全网流量数据，结合机器学习和人工智能，对安全监控数据进行挖掘和关联分析，从而快速准确地发现威胁、处理风险，增强整体安全防护能力。

来源：远光软件2019-09-20

随着ai技术的发展和应用，realinsight全新版本升级，在2019中国国际大数据产业博览会上盛大发布，该产品融入机器学习、自然语言解析技术，打破分析工具思维，通过图表大爆炸一键智能推荐、键入文字一步直达搜索

来源：能源杂志2019-09-19

“壳智汇”为工业客户提供数字化、智能化和定制化的设备润滑管理服务，此外，壳牌越来越多地使用机器学习和大数据工具来预测维护问题，并将工厂停机时间降至最低。

来源：北极星风力发电网2019-09-19

我今天主要讲的内容是机器学习，机器在风能领域的应用，主要包括长期风速模型和短期风速运行。

来源：能源研究俱乐部2019-09-19

目前，世界各国纷纷采取措施，推动数字化进程，将大数据分析及机器学习、区块链、分布式能源管理和云计算等数字技术，应用到能源生产、输送、交易、消费及监管等各个环节。...从现在起到2025年，能源数字技术的智能化会发生重大转变，预计到2025年，全球能源领域的数字化市场规模将增长到640亿美元，该数字技术应用包括大数据、机器学习/人工智能、云计算、区块链等。

来源：能源研究俱乐部2019-09-19

目前，世界各国纷纷采取措施，推动数字化进程，将大数据分析及机器学习、区块链、分布式能源管理和云计算等数字技术，应用到能源生产、输送、交易、消费及监管等各个环节。...从现在起到2025年，能源数字技术的智能化会发生重大转变，预计到2025年，全球能源领域的数字化市场规模将增长到640亿美元，该数字技术应用包括大数据、机器学习/人工智能、云计算、区块链等。

来源：能源研究俱乐部2019-09-19

目前，世界各国纷纷采取措施，推动数字化进程，将大数据分析及机器学习、区块链、分布式能源管理和云计算等数字技术，应用到能源生产、输送、交易、消费及监管等各个环节。...从现在起到2025年，能源数字技术的智能化会发生重大转变，预计到2025年，全球能源领域的数字化市场规模将增长到640亿美元，该数字技术应用包括大数据、机器学习/人工智能、云计算、区块链等。

来源：北极星电力网2019-09-16

发挥西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学等一批高校和科研院所，在类脑智能计算、混合增强智能、群体智能、深度学习、自主智能系统和高级机器学习等前沿研究领域取得明显进展，获得一批标志性理论研究成果。

来源：国家电网报2019-09-10

供应链金融旨在以大数据为金融科技赋能，依托电力海量供应链数据，结合供应链金融贷前、贷中、贷后的业务场景需求，利用机器学习算法构建模型，主动挖掘中小企业融资需求，将公司核心企业信用向产业链上下游延伸，彰显央企责任担当

来源：国家电网报2019-09-10

供应链金融旨在以大数据为金融科技赋能，依托电力海量供应链数据，结合供应链金融贷前、贷中、贷后的业务场景需求，利用机器学习算法构建模型，主动挖掘中小企业融资需求，将公司核心企业信用向产业链上下游延伸，彰显央企责任担当

来源：《中国港湾建设》2019-09-05

2.2 智能科技将成为世界新技术革命的新引擎 近年来，机器学习技术的进步带来人工智能 领域的革命，深度学习技术是人工智能领域颠覆 性创新，大数据成为人工智能持续快速发展的基 石，基于网络的群体智能技术和自主智能系统成

来源：中电普华2019-09-02

腾讯云机器学习平台是针对能源企业中信息化、物联网、数据基础好、智能水平高的企业，所有系统可私有化集中部署，数据统一接入，集中分析。...演讲中提到腾讯云机器学习平台在电力行业-变电站-安监与巡检、语音控制工程、智能视频监控系统、穿戴检测、操作规范、设备异物检测、渗漏油检测、部件破损检测等方面；大数据分析预警-应用场景；智能客服-应用场景等多方面的应用