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Timer-S1 正式发布:首个十亿级时序基础模型,预测性能达到 SOTA

在 AI 全面渗透各行业的背景下,工业企业对时序数据的应用需求已从基础查询计算,升级为设备状态预测、缺失数据智能填补等智能化任务,而实现精准预测的关键,在于采用适配时序特性的基础模型开展高效训练。受时序数据多变、随机等固有特性影响,传统模型在通用性与可扩展性上存在明显瓶颈,面向时序场景的专用基础模型也因此成为行业研究焦点。 针对这一技术难点,清华大学软件学院研究团队联合字节跳动研究团队,在自研时序基础模型Timer1.0 至 3.0 版本的研究基础上实现新突破,正式发布最新版本 Timer-S1。该模型首次将时序基础模型拓展至十亿参数级别,上下文长度达到 11.5K 时间点,在大规模基准测试 GIFT-Eval 中取得了当前最优(State-of-the-art,SOTA)预测性能。 Timer-S1 通过创新的串行缩放范式,从模型架构、数据集、训练流程三大维度重新定义了时序通用预测能力边界。相关研究论文 "Timer-S1: A Billion-Scale Time Series Foundation Model with Serial Scaling" 已正式发布,今天我们将结合论...

我国首个新型储能领域 AI 数据分析平台投用

南方电网消息透露,我国自主研发的首个新型储能人工智能数据分析平台昨天正式投用。 据介绍,该平台接入了不同技术类型的新型储能设备,依托AI自主学习与海量数据分析,平台能够远程、实时发现设备存在的缺陷隐患,自动生成运维方案并迅速处理。 目前,平台已接入8座新型储能电站,覆盖广东、云南、海南等地,数据采集点超过230万个。经过一年试运行,8座电站的设备故障率降低34%,新能源消纳电量提升约30%,系统调节能力显著增强。 南网储能检修试验分公司技术专家刘轩表示,平台已具备超100座大型储能站的智能分析能力,已建成锂电、钠电等高质量数据集,接下来将接入全钒液流等新型储能示范站,助力做强新兴支柱产业。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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