混合儲(chǔ)能系統(tǒng)光儲(chǔ)下垂控制Matlab/simulink 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)/光儲(chǔ)微網(wǎng)/下垂控制 1、仿真由光伏發(fā)電系統(tǒng)和混合儲(chǔ)能系統(tǒng)構(gòu)成直流微網(wǎng)。 2、混合儲(chǔ)能系統(tǒng)由超級(jí)電容器和蓄電池構(gòu)成，通過(guò)控制混合儲(chǔ)能系統(tǒng)來(lái)維持直流母線電壓穩(wěn)定。 3、混合儲(chǔ)能系統(tǒng)采用下垂控制來(lái)實(shí)現(xiàn)超級(jí)電…

在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，不同類型的設(shè)備和系統(tǒng)因其運(yùn)行模式、價(jià)值、復(fù)雜性和在生產(chǎn)流程中的關(guān)鍵性不同，對(duì)維護(hù)目標(biāo)的選擇和優(yōu)先級(jí)排序有著顯著差異。將統(tǒng)一的維護(hù)策略應(yīng)用于所有設(shè)備，不僅效率低下，而且可能導(dǎo)致資源錯(cuò)配和潛在風(fēng)險(xiǎn)的忽視。因此，根據(jù)設(shè)備的具體特性，量體裁衣地選擇…

Linly-Talker安全性評(píng)估：數(shù)據(jù)隱私與模型合規(guī)性說(shuō)明 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天，虛擬數(shù)字人正從科幻概念走入銀行客服、在線教育和遠(yuǎn)程醫(yī)療等真實(shí)場(chǎng)景。一個(gè)能說(shuō)會(huì)動(dòng)的AI形象背后，往往涉及人臉圖像、語(yǔ)音樣本和對(duì)話內(nèi)容等多種敏感信息的處理。…

Linly-Talker與HeyGen對(duì)比：誰(shuí)更適合中文數(shù)字人場(chǎng)景？ 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天，越來(lái)越多機(jī)構(gòu)開(kāi)始用“數(shù)字人”替代傳統(tǒng)視頻制作——不是為了炫技，而是為了解決內(nèi)容更新慢、人力成本高、互動(dòng)性差這些實(shí)實(shí)在在的問(wèn)題。尤其是面對(duì)…

ACL 2024 Findings Abstract 檢索增強(qiáng)生成（RAG）是一種強(qiáng)大的技術(shù)，可將專有和私有數(shù)據(jù)引入語(yǔ)言模型，其中數(shù)據(jù)隱私是關(guān)鍵問(wèn)題。盡管已有大量研究揭示了大語(yǔ)言模型（LLM）的隱私風(fēng)險(xiǎn)，但RAG技術(shù)可能重塑LLM生成的固有行為，帶來(lái)目前尚未充分探索的新隱私問(wèn)題。本文通過(guò)新穎的…

降低90%成本！Linly-Talker讓企業(yè)輕松擁有AI虛擬客服 在客服中心的深夜值班室里，一個(gè)聲音溫柔、表情自然的“員工”正不眠不休地解答用戶問(wèn)題——沒(méi)有情緒波動(dòng)，不會(huì)疲憊，還能隨時(shí)切換成不同音色和形象。這不是科幻電影的場(chǎng)景&#…

Linly-Talker vs 傳統(tǒng)虛擬人：效率、成本與體驗(yàn)全面對(duì)比 在智能客服越來(lái)越“能說(shuō)會(huì)道”、虛擬主播24小時(shí)不間斷直播的今天，你有沒(méi)有想過(guò)——這些數(shù)字面孔背后，到底是靠幾十萬(wàn)的動(dòng)作捕捉設(shè)備和動(dòng)畫(huà)師團(tuán)隊(duì)精雕細(xì)琢，還是僅僅用一張照片…

打造虛擬主播不再難，Linly-Talker全棧解決方案來(lái)了 在直播帶貨的深夜直播間里，一個(gè)聲音甜美、口型精準(zhǔn)、能實(shí)時(shí)回答“這款面膜適合敏感肌嗎？”的虛擬主播正不知疲倦地工作；在某在線教育平臺(tái)，一位“AI教師”用定制化聲…