来源：北极星环保网2016-10-28

加快突破基于深度神经网络的感知智能机器学习、高表现力拟人化语音合成、多方言多场景个性化语音识别等新一代感知智能语音交互核心技术，以及口语表达及交流能力评测、纸笔考试全科学智能阅卷、中英文口语翻译等以自然语言理解为核心的认知智能核心技术

来源：北极星电力网2016-10-20

加快突破基于深度神经网络的感知智能机器学习、高表现力拟人化语音合成、多方言多场景个性化语音识别等新一代感知智能语音交互核心技术，以及口语表达及交流能力评测、纸笔考试全科学智能阅卷、中英文口语翻译等以自然语言理解为核心的认知智能核心技术

来源：北极星风力发电网2016-10-19

更高效的柔性时代依托金风科技成熟的2.0mw、2.5mw产品平台和海量产品运行数据，金风科技研发应用了载荷自适应控制、预测控制、机器学习等行业领先技术，通过载荷计算、强度分析以及多体动力学分析能力的持续进步...例如：通过对特殊机位点运行数据和风资源信息的迭代分析，可实现精细化的控制扇区，在既保护机组安全的情况下又减少发电损失；对于可能出现极端风况，智能场群控制系统还采用基于大数据挖掘的机器学习算法，训练出预测模型

来源：机经网2016-10-19

这些数据的构建基于以充电为核心的设备、能源流动、充电行为、充电用户、电池使用等数据模型，帮助行业数据挖掘、机器学习和智能决策。

来源：远光软件2016-10-19

鉴于此，远光软件企业互联网解决方案立足于打通时间与空间的边界，融合云计算、大数据、物联网、人工智能、机器学习等技术研制开放平台，构建起人与人、人与业务、信息与系统三大业务框架，推出企业社区、办公微应用等企业互联网产品

来源：钛媒体2016-10-18

物联网技术发展到后面就是m2m（machine-to-machine），也就是设备之间互相自主通讯交换信息，这就意味着只要产品和传感器足够多用户就无需通过手机app进行操作和设置，如果再加上人工智能和机器学习

来源：北极星电力网2016-10-12

聚焦算法、数据和计算能力三个关键环节，加大深度学习/机器学习、自然语言理解、计算机视觉/图像识别、手势控制、虚拟个人助理、智能机器人、推荐引擎和协同过滤、上下文感知计算、语音到语音的翻译等技术产品引进开发力度

来源：DONEWS2016-10-12

持有乐观态度的人把希望寄托于ibm公司的机器学习和人工智能技术上，沃森（watson）电脑系统就是该技术在公众眼中最典型的代表，这台口齿伶俐的设备出现在了智力问答节目《危险边缘》（jeopardy！）

来源：互联网启示录2016-10-09

物联网提倡的是m2m交互，即machine to machine，也就是设备间能进行自主交换信息，加上人工智能ai的机器学习，物联网未来就会脱离现在市场的手机化、去中心化，成为真正意义上的万物互联的高级智能

来源：网易科技报道2016-09-28

面部识别和机器学习招来一些隐私保护人士的抵制，很多公司都不敢使用以免招致公众非难。impax则试图在不侵犯公众隐私的情况下使用这些技术。他们的面部识别只追终眼球动向和人口流量，并不收集具体的个人信息。

来源：远景能源《风向标》2016-09-28

值得一提的是，目前基于统计学理论的支持向量机回归预测，通过在机器学习中的结构复杂性和学习精度之间寻求折衷的方法，获得了最优泛化能力，但缺点是训练速度慢，核函数参数选择困难。

来源：远光软件2016-09-20

随着智能化应用的快速发展，企业级的智能化协作服务成为下一代企业管理软件的探索方向，远光软件创新产品研发，开启了在大数据、机器学习、人工智能等领域的新探索，推出了企业移动智能办公解决方案，助力构建起企业内外部的协同平台

来源：信中利2016-09-18

在人工智能领域内，2016年我们主要关注的方向包括：1）计算机视觉识别（以人脸识别为典型）；2）计算机自适应（以各类机器人为例）；3）各项细分底层技术领域（比如自然语言处理、机器学习和知识图谱）。

来源：分布式能源2016-09-14

能源互联网通过整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测、机器学习，打通并优化能源生产和能源消费端的运作效率，需求和供应将可以进行随时的动态调整。

来源：国家电网报2016-09-13

近两年，通过不断的研究部署，我们借助大数据、云计算、机器学习等先进理念和大数据分析及展示等手段，支撑公司网络与信息安全预警分析中心业务开展的管理平台建设。南瑞信通公司信息安全技术事业部副总监郭靓介绍。

来源：分布式能源2016-09-12

能源互联网通过整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测、机器学习，打通并优化能源生产和能源消费端的运作效率，需求和供应将可以进行随时的动态调整。

来源：翼虎能源2016-09-02

预测模型利用可用的传感器数据和基本的建筑技术信息，并依靠统计学和机器学习技术进行建立。这种方式保证了高模块化、低技术成本和快速的部署时间。...第一个是可用性统计学和机器学习技术，利用可用性传感器数据和最少的建筑技术信息建立低成本、自适应建筑模型。第二项是准确的预测能力数值天气预报(nwp)。

来源：纽约时报2016-08-30

他描述称，自己的工作是把机器学习、人工智能和云计算这些现代化的软件技术运用到工业领域。哈斯手头正在进行的工作是一款叫predix的产品，在ge的软件战略中处于中心位置。

来源：北极星输配电网2016-08-29

将重点支持：21.大数据清洗加工基地建设22.新型计算架构技术的通用分布式分析平台建设23.开源模式和开放社区资源模式创新24.数据清洗、脱敏、建模、可视化等大数据加工处理技术研发及应用示范25.数据挖掘、机器学习

来源：能见Eknower2016-08-26

或许google确实正在努力研发更智能的物联网、大数据、机器学习等技术来颠覆电力行业。也或许google并未真正重视售电板块。