如何避免减少电气火灾的发生？除了向居民广泛普及用电安全的常识之外，科研人员慢慢的开始运用人工智能技术，用大数据推演用电系统的运行模式，提前预警隐患，防患于未“燃”。

  统计多个方面数据显示，2011年至2016年，我国共发生电气火灾52．4万起，造成直接经济损失92亿多元。其中重特大电气火灾17起，占特重大火灾总数的70％。

  中国建筑学会建筑电气分会理事长沈育祥介绍，目前我国城市工业用电在下降，而居民用电呈上涨的趋势。从案例统计来看，电气火灾主要发生于小店铺、农贸市场等“五小”场所的占总数的50％以上。因此，管好用电安全很重要。“我们的祖国准备用3年时间重点整治电气火灾。降低电气火灾事故是电气行业前沿技术要重点解决的问题。”沈育祥说。

  一般来说，家庭用电中出现的电气火灾经常是由于线路老化造成的，因为线路老化带来的往往是故障电弧等具有危害性且难以被发现的故障。大功率电器比如空调、电暖气、电动车充电器等若发生线路老化，就会埋下火灾的隐患。

  对此，应运而生的智慧防火系统能够全天24小时对线路中的各种电气火灾隐患进行巡检，对过载、短路、异常剩余电流、故障电弧等问题进行“智能化”处理，自动报警，分断、隔离故障电路。

  智慧防火与传统防火有很大不同。比如大家最常见的开关“跳闸”就是传统防火模式发挥作用的一种表现，它通过设定一个具体数值，电流超出这个数值就会自动“跳闸”来保护电路。然而在电气系统中用电设备是千变万化的，并不是只有电流大才会着火，“跳闸”只能应对其中一种情况。

  智慧防火系统变革了传统的判别模式，也就是改变“跳闸”式“非大即小”的判别，而代之以“正常和异常”。只要不是“正常”状态，系统就会判定为“异常”，从而发出警报，自动分断线路，隔离异常点，快速避免火灾发生。而这种判别正是建立在大数据与深度学习技术基础上的。

  以一个社区为例，每一住户设置一个升级版“电表”用于收集该楼住户的用电数据，在实现智慧保护的同时，数据将被上传至社区中心的“云端”来分析整个社区的用电数据。目前技术上已能实现搭建覆盖城市的智慧防火系统，通过分级运算，对城市各个角落用电隐患实行智能监控。

  虽然从技术到应用还有不少的路要走，但是未来城市电气系统智慧化将是必由之路，孙巍巍相信，以当前科学技术水平发展速度来看，有可能三年之后智慧电气系统就可能在我们的城市里实现某些特定的程度上的试点与应用。未来，城市生活用电将更加安全。

  近日，由华为技术有限公司全资持股的超聚变技术有限公司（以下简称“超聚变”）注册成立。据集微网了解，在华为提升软件业务营收占比的背景下，超聚变的成立，可能意味着其在针对企业、行业等领域的信息安全、大数据、人工智能等业务方面的强化。 此次超聚变公司的注册地为苏州工业园。据了解，早在2012年，华为便在该园区投资设立华为数字技术（苏州）有限公司, 定位为华为国内企业业务总部。2019年8月，苏州市政府与华为公司签署了深化战略合作协议。苏州工业园区将与华为公司共同建设华为（苏州）AI创新中心。 因此，超聚变成立在苏州，有利于华为在信息安全、大数据、人工智能等业务上形成协同。 工商信息数据显示，超聚变公司的法人、执行董事、总经理为郑丽英。

  1月15日，谷歌高级研究员、谷歌AI负责人Jeff Dean发表了博文，回顾总结了2018年谷歌的技术探讨研究进展。 Jeff Dean从谷歌的人工智能、量子计算、感知技术、算法理论、AutoML、机器人以及TPU等多个技术层面，系统地还原了谷歌AI的2018。 众所周知，在去年一整年，谷歌遭遇了诸多危机，尤其是不作恶的原则受到内外的质疑。Jeff Dean博客中首要提到的便是谷歌的道德原则和AI。 道德原则和人工智能 今年，我们发布了Google AI原则，但是，由于AI的发展非常迅速，AI原则中诸如“避免制造或加强不公平的偏见”、“对人民负责”等也在一直在变化和改进。 其中，机器学习公平性和模型可解释性等领域的新研究，正反向推

  云计算及大数据对近十年内，全球的消费行为及产业供应链带来前所未有的改变，而随着有关技术的成熟，物联网应用服务也即将开启第四次工业革命，未来在物联网的洗礼下，几乎所有产业都将大幅改变其结构与样貌。下面就随网络通信小编共同来了解一下相关联的内容吧。 金融行业会因物联网而改变  以保险业而言，可能在数年后，保险公司便可运用物联网的有关技术，进行更精确的数据分析、掌握保户的行为模式与评估其风险高低，将可为不一样的客户量身订制最合适的保单，且价格更低廉、保障更确实，借此强化其在保险市场的竞争力。 云计算及大数据对近十年内，全球的消费行为及产业供应链带来前所未有的改变，而随着有关技术的成熟，物联网应用服务也即将开启第四次工业革命，未来在物联网

  大家都经历过这样的一种情况：驱车数英里抵达目的地却发现，所有的停车位都被占满了。虽然谷歌地图（Google Maps）等应用程序可根据历史数据，预测停车位情况，但是该方法仍具有局限性。据外国媒体报道，美国卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的科学家进行了一项研究，推出了一个人工智能（AI）系统，可实时预测停车位的占用情况。 进行该研究的科学家认为停车场传感器易发生故障和错误，因此不从此类传感器上收集数据，而是利用停车计时器所进行的历史交易，在使用额外数据来进行预测之前，先估计是否有空余停车位。据估算，大约有95%的街边收费停车场都通过计时器来来管理，表明此类模型比独立的传感器系统更具通用性。 研究团队使用

  实时预测停车位占用情况 /

  在科技领域以外，AI技术则仍大多数是实验性质，只有少数例外──特别是汽车领域──很少有工厂慢慢的开始采用，已经实施的AI技术都是小范围应用，主要在例如库存管理、检验等领域。下面就随 工业控制 小编共同来了解一下相关联的内容吧。 市场研究机构Lux Research研究员Dayton Horvath表示：“AI能支持像是有限元素分析(finite element analysis，FEA)等应用于建立仿真模型的运作，此外也能处理更困难的问题──例如有更大自由度或是不完整数据集的情况;”举例来说，拓朴优化(topology optimization)能借助AI打造更轻量化，但拥有相同或更高强度的零件，并能建立更具效率的热交换器模型

  近日，中国人工智能产业高质量发展联盟组建成立。据介绍，联盟将快速推动人工智能技术在生产制造、健康医疗、生活服务、城市治理等场景的应用，提升产业发展能力与水平。同时，将整合全产业链资源，促进人工智能科技成果和资源的积累与转化。 业内比较一致的看法是，AI产业链可分为基础层、技术层和应用层。对此，全球巨头立足自身核心技术进行扩散，积极进行布局。与此同时，中国AI产业链也已“显山露水”，20余家A股公司正在“抢滩”产业链。 基础层：中国芯片尝试“弯道超车” 基础层最重要的包含计算芯片、大数据、存储。微软的最新研究报告称，在AI领域，传统的芯片计算架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求，这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计

  从政府服务与决策，到城市的产业规划和布局，再到每个人的衣食住行，数据无处不在。“当前正处于数字化的经济背景下的智慧城市3.0时代，”神州控股集团董事局主席郭为指出，“3.0时代就是将事情做透，让云计算、 大数据 等接入交通、医疗等更深入的场景中，从场景本身发挥技术力量，让各方享受到数字化的经济真正的便利。” 大数据时代已来 在浩如烟海的城市数据中，视频监控是全球数据圈的共同驱动因素，尤其是中国。雪亮工程、智慧城市项目在全国范围内稳步推进，为广大农村与城市带来智能和安全保障，这两项工程都需要布设大量摄像头。通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位、预测预防，提升在智慧城市中的应用效能，成为安防大数据的应用方向。 提起大数

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