AI 在能源领域的应用非常广泛，包括能源管理、优化、电网监控、预测分析等。以下是一些常见的 AI 能源工具和平台：
1. 能源管理与优化
2. 预测分析与智能电网
3. 可再生能源优化
4. 能源交易与市场分析
5. 碳排放监测与 ESG 评估
这些工具主要应用于能源优化、智能电网管理、可再生能源预测、碳排放监测等领域，能够帮助企业和政府更高效地管理能源资源，降低成本，提高可持续性。
2 个月前
DELFI 是由 SLB（原斯伦贝谢）开发的开放、可扩展且安全的云端数字平台，旨在为石油和天然气行业的勘探、开发、钻井、生产以及能源转型提供支持。 DELFI平台集成了全球领先的应用程序、人工智能（AI）、数据管理和基于物理的科学技术，为能源行业的各个环节提供全面的数字化解决方案。 DELFI 平台的核心组件之一是 DELFI Data Science，这是一个专为能源工作流程设计的 AI 和分析解决方案包。它使地球科学家和工程师能够轻松地构建、管理和部署 AI 模型，以解决日常挑战，其操作简便如同使用电子表格。 此外，DELFI 平台还支持多学科协作，定义了从勘探到井封闭全过程的动态关系新标准。通过将人工智能、数据分析和自动化技术相结合，DELFI 从根本上改变了勘探开发的各个环节，提高了工作效率和决策质量。 值得注意的是，SLB 与 NVIDIA 合作，加速在 DELFI 数字平台上开发和部署特定行业的生成式 AI 基础模型。这项合作利用 NVIDIA NeMo 平台，旨在为能源行业提供先进的 AI 解决方案，进一步增强 DELFI 的功能。 总的来说，DELFI 平台通过融合先进的 AI 技术、强大的数据管理和多学科协作，为能源行业提供了全面的数字化转型工具，助力企业在不断变化的市场中保持竞争力。
2 个月前
本文是对创建一套德国人工智能账单和人工智能会计记账系统的分析： 德国市场对高效、合规的会计解决方案需求旺盛，尤其是中小企业和初创企业。结合人工智能（AI）技术和会计领域的专业知识，可以开发出一个创新且实用的 KI-RECHNUNG 系统。以下是技术可行性分析和系统架构建议： 一、技术可行性分析 1. 语言大模型的作用 自然语言处理（NLP）：语言大模型（如通义千问、GPT等）可以帮助用户通过自然语言输入（例如语音或文本）与系统交互。例如： 用户可以用自然语言描述交易：“我今天买了一台电脑，花了1,200欧元，含税。” 系统会自动解析并生成正确的会计分录。 智能问答支持：回答用户关于税务法规、会计准则或系统操作的问题。 自动化文档生成：生成发票、财务报表、税务申报文件等。 2. RAG（检索增强生成）的优势 结合外部知识库：RAG 技术允许语言模型在生成答案时参考外部数据源，例如德国会计准则（HGB）、税务法规、DATEV 数据格式等。 动态更新规则：税务和会计法规经常变化，RAG 可以实时从权威来源（如德国税务局官网或 DATEV API）获取最新信息，确保系统的合规性。 个性化服务：根据企业的行业特点、历史交易数据和税务状况，提供定制化的建议。 3. AI 在会计中的具体应用 自动分类交易：通过机器学习算法，将银行流水自动分类为收入、支出、增值税等类别。 异常检测：识别潜在的错误或欺诈行为，例如重复支付、异常金额等。 预测分析：基于历史数据预测现金流、税务负担或利润趋势。 合规检查：确保所有账目符合德国 HGB 和税法要求。 二、系统架构设计 1. 核心模块 (1) 用户交互层 功能： 提供友好的用户界面（UI），包括 Web 应用和移动应用。 支持自然语言输入（文本/语音）。 显示账单、报表和税务信息。 技术实现： 前端框架：React.js 或 Vue.js。 自然语言接口：集成语言大模型（如通义千问）。 语音识别：使用 ASR（自动语音识别）工具，如 Google Speech-to-Text 或 Whisper。 (2) 数据处理层 功能： 解析用户输入并生成会计分录。 自动分类银行流水和发票。 计算增值税、企业所得税等。 技术实现： 使用 RAG 模型结合外部知识库（如 DATEV 规则、德国税法）。 集成 OCR（光学字符识别）工具（如 Tesseract 或 Google Vision）处理纸质发票。 使用机器学习算法（如分类模型）处理交易数据。 (3) 数据存储层 功能： 存储用户数据、交易记录、发票和报表。 确保数据安全性和隐私保护。 技术实现： 数据库：PostgreSQL 或 MongoDB。 文件存储：AWS S3 或 Azure Blob Storage。 数据加密：符合 GDPR 要求。 (4) 合规与集成层 功能： 确保系统符合德国会计和税务法规。 集成第三方服务（如 DATEV、Elster）。 技术实现： 使用 DATEV API 导入/导出数据。 集成 Elster 接口进行电子税务申报。 定期更新法规数据库。 (5) 分析与报告层 功能： 生成资产负债表、损益表、现金流量表等。 提供财务分析和预测。 技术实现： 数据可视化工具：Power BI、Tableau 或自定义图表库（如 D3.js）。 使用时间序列分析和预测模型（如 ARIMA 或 LSTM）。 三、关键技术栈 1. AI 和 NLP 语言模型：通义千问、GPT-4、BERT 等。 RAG 框架：LangChain、FAISS 或 Pinecone。 OCR 工具：Tesseract、Google Vision。 2. 数据处理 机器学习：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch。 数据管道：Apache Kafka、Airflow。 3. 前后端开发 前端：React.js、Vue.js。 后端：Node.js、Django、Flask。 API 集成：RESTful API、GraphQL。 4. 数据库与存储 关系型数据库：PostgreSQL、MySQL。 NoSQL 数据库：MongoDB。 文件存储：AWS S3、Azure Blob Storage。 5. 安全与合规 加密：AES-256、SSL/TLS。 身份验证：OAuth 2.0、JWT。 GDPR 合规：数据匿名化、访问控制。 四、实施步骤 1. 需求分析 调研目标用户（德国中小企业和初创企业）的需求。 确定核心功能（如账单生成、税务申报、报表生成）。 2. 数据准备 收集德国会计和税务法规的数据。 构建训练数据集（如历史交易记录、发票样本）。 3. 模型开发 微调语言模型以适应会计领域。 训练 RAG 模型以结合外部知识库。 4. 系统开发 开发前后端应用。 集成 DATEV 和 Elster 接口。 5. 测试与优化 进行功能测试、性能测试和合规性测试。 根据用户反馈优化系统。 6. 上线与推广 部署到云平台（如 AWS、Azure）。 推广至目标市场，提供免费试用或订阅模式。 五、商业价值与前景 1. 商业模式 订阅模式：按月或按年收费。 增值服务：提供高级功能（如预测分析、税务咨询）。 合作伙伴：与税务顾问合作，扩大客户群。 2. 市场机会 德国中小企业数量庞大，对高效、合规的会计解决方案需求强烈。 AI 技术的应用可以显著降低人工成本，提高效率。 3. 竞争优势 利用语言大模型和 RAG 技术，提供更智能、更个性化的服务。 专注于德国市场，深度适配本地法规和用户习惯。 如果你对本方案的技术实现有专业能力，或者想讨论具体的开发计划，请随时与想法提出者联系：juningermany (微信) ！
2 个月前
AI 在能源领域的应用非常广泛，包括能源管理、优化、电网监控、预测分析等。以下是一些常见的 AI 能源工具和平台： 1. 能源管理与优化 Autogrid：提供 AI 驱动的能源优化和需求响应管理，适用于智能电网和可再生能源集成。 Grid Edge：利用 AI 分析能源消耗模式，提高电网效率并优化能源分配。 Bidgely：基于 AI 的家庭和企业能源管理平台，可分析用电模式并提供节能建议。 2. 预测分析与智能电网 DeepMind for Google Data Centers：谷歌旗下的 DeepMind 通过 AI 预测冷却需求，优化数据中心的能耗，节约高达 40% 的能源消耗。 Schneider Electric EcoStruxure：利用 AI 提供实时电力监控和预测分析，优化工业和建筑能源管理。 IBM Watson IoT for Energy：利用 AI 进行能源监测和预测维护，提高能源基础设施的稳定性。 3. 可再生能源优化 Nnergix：基于 AI 的天气预测和太阳能/风能发电优化工具，提高可再生能源的利用率。 Bluesky Analytics：利用 AI 监测空气质量和碳排放，优化可再生能源发电策略。 GE Renewable Energy Digital Wind Farm：AI 驱动的风力发电优化系统，可提高风机效率。 4. 能源交易与市场分析 Enel X：提供 AI 驱动的能源交易和需求响应管理，提高电力市场的效率。 Stem：AI 智能储能系统，优化电力存储和调度，提高电网稳定性。 FlexiDAO：基于 AI 的能源区块链平台，优化能源交易和绿色能源认证。 5. 碳排放监测与 ESG 评估 Microsoft Sustainability Calculator：基于 AI 计算企业的碳排放，并提供优化建议。 CarbonChain：AI 驱动的碳足迹计算和供应链碳排放监测工具。 Watershed：帮助企业监测、分析和减少碳排放，符合 ESG 目标。 这些工具主要应用于能源优化、智能电网管理、可再生能源预测、碳排放监测等领域，能够帮助企业和政府更高效地管理能源资源，降低成本，提高可持续性。
4 个月前
AI时代已经来临，人们的办公桌面将会有若干的AI工具，一套AI办公桌面将会受到人们的需求。这里是开发AI桌面办公平台aidesk的一般步骤： 需求分析与规划 明确功能需求：详细列出平台需要具备的功能，如不同AI工具的集成方式、用户界面的布局与交互设计、数据的存储与管理等. 确定用户群体：针对不同的用户群体，如企业办公人员、创意工作者、学生等，了解他们对AI工具的使用习惯和需求，以便更好地设计平台功能和界面 。 规划技术架构：考虑平台的整体架构，包括前端、后端、数据库等的选型和设计，确保系统的可扩展性、稳定性和安全性. 技术选型 前端开发：可选择适合桌面应用开发的技术框架，如Electron。它基于Web技术，能够使用HTML、CSS和JavaScript构建跨平台的桌面应用，具有开发效率高、易于上手等优点，还可以使用一些UI框架如Vue.js、React等，来提升界面的开发效率和用户体验. 后端开发：根据平台的功能需求和性能要求，选择合适的后端编程语言和框架，如Python的Flask、Django，Java的Spring Boot等。后端主要负责处理业务逻辑、与AI模型进行交互、管理用户数据和权限等. AI模型集成：根据需要集成的AI工具，选择相应的AI模型和框架。常见的有用于自然语言处理的Transformer架构、用于图像识别的卷积神经网络等。可以使用现有的开源AI模型，如Hugging Face的预训练模型，也可以根据具体需求自行训练和优化模型. 数据库选择：选择适合存储用户数据、项目数据、AI模型配置等信息的数据库，如MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，或者MongoDB等非关系型数据库. 界面设计与开发 设计界面布局：根据用户需求和操作流程，设计简洁、直观的界面布局。将常用的AI工具以列表或图标形式展示在桌面上，方便用户快速找到和使用。同时，设计合理的工作区和操作界面，用于展示和编辑AI生成的内容. 实现交互功能：使用前端技术实现用户与界面的交互功能，如鼠标拖拽、点击、右键菜单等。用户可以通过鼠标将AI工具拖拽到工作区，进行相应的操作，并能够方便地调整工具的位置和大小。 确保界面响应式设计：使界面能够自适应不同的屏幕分辨率和窗口大小，保证在各种设备上都能提供良好的用户体验. AI工具集成 了解AI工具的接口：对于要集成的AI工具，详细了解其提供的API接口或开发文档，包括输入参数、输出格式、调用方式等，以便能够顺利地与平台进行集成. 编写集成代码：根据AI工具的接口文档，使用后端编程语言编写代码，实现与AI工具的通信和交互。通过调用AI工具的API，将用户输入的数据传递给AI模型，并获取模型生成的结果，然后将结果展示在平台的界面上. 测试与优化集成效果：对集成的AI工具进行全面测试，确保其功能正常、性能稳定。根据测试结果，对集成代码进行优化和调整，提高AI工具的响应速度和准确性。 功能模块开发 智能助手：开发能够理解用户指令并执行相应任务的智能助手，支持语音和文本交互。 文件管理：实现智能文件分类、搜索和版本控制，支持跨平台文件访问。 日程安排：集成日历功能，支持智能提醒、会议安排和冲突检测。 通讯协作：集成即时通讯和协作工具，支持团队沟通和项目管理。 用户体验优化 界面设计：注重简洁、直观的界面设计，提高用户操作效率。 交互体验：优化用户交互流程，减少用户学习成本。 个性化设置：提供丰富的个性化设置选项，满足不同用户的需求。 数据管理与安全 数据存储与管理：建立有效的数据存储和管理机制，确保用户数据、项目数据、AI模型数据等的安全存储和高效检索。对数据进行分类、备份和恢复策略的制定，以防止数据丢失和损坏. 用户认证与授权：设计用户认证和授权系统，确保只有授权用户能够访问和使用平台的功能和资源。可以采用用户名/密码、OAuth等多种认证方式，并根据用户的角色和权限，限制其对不同功能和数据的访问级别. 数据安全与隐私保护：采取必要的数据安全措施，如数据加密、防止SQL注入、跨站脚本攻击等，保护用户数据的安全性和隐私性。同时，遵守相关的法律法规，确保数据的合法使用和处理. 测试与优化 功能测试：对平台的各项功能进行全面测试，包括AI工具的集成效果、界面交互的流畅性、数据存储和管理的正确性等，确保平台能够满足用户的需求和期望. 性能测试：测试平台在不同负载条件下的性能表现，如响应时间、吞吐量、资源利用率等。根据测试结果，对性能瓶颈进行优化，提高平台的运行效率和稳定性. 用户体验测试：邀请用户参与测试，收集用户的反馈和建议，对界面设计、交互流程、功能布局等进行优化和改进，提升用户体验。 部署与维护 选择部署方式：根据平台的使用场景和用户规模，选择合适的部署方式，如本地部署、云端部署或混合部署。本地部署可以提供更高的安全性和数据隐私性，但需要用户自行维护服务器；云端部署则具有更好的可扩展性和成本效益，但需要考虑数据安全和隐私问题. 部署与配置环境：按照选定的部署方式，搭建和配置相应的服务器环境、数据库环境、AI模型运行环境等。将开发好的平台代码部署到服务器上，并进行必要的配置和调试，确保平台能够正常运行. 持续维护与更新：建立持续维护和更新机制，及时修复平台的漏洞和缺陷，优化性能，添加新的功能和AI工具。关注AI技术的发展动态，不断更新和升级平台的AI模型，以提供更强大、更智能的办公体验. 插图：Arc MaxAI
8 个月前
将多种AI产品的API聚合到一个平台上，可以大大提高工作效率和灵活性。即使不会编写代码也可以使用低代码/无代码平台来构建这个AI办公桌。
9 个月前
AI 领域发展迅速，不断有新的优秀平台涌现。在实际应用中，可以根据自己的需求和使用场景选择适合的 AI 工具平台。
9 个月前
百度智能云千帆大模型平台服务南方电网人工智能应用场景，实现AI电力技术创新。
9 个月前
AI 工具和智能体可以帮助法律从业者提高工作效率、更准确地分析案例和法律文件，也能为普通人提供一定的法律咨询服务。
9 个月前
NVIDIA Omniverse™ 提供 API和SDK , 开发者可以轻松地将通用场景描述 (OpenUSD) 和 RTX 渲染技术集成到现有软件工具和仿真工作流中，以构建 AI 系统。
9 个月前
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了 NVIDIA 在加速计算和生成式 AI 领域的创新，以及 AI 技术在提高生产力、减少浪费和节约能源方面的潜力。
