相比之下云和本地许

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利润下降从美元降至亿美元。业务的大部分由云服务和许可证支持组成即经典的维护业务。这里的收入增长了达到亿美元。 可证销售额下降了至亿美元。然而由于甲骨文在会计中混合了云和本地项目因此无法从数据中判断云业务的表现有多好或多差。人工智能和决策自动化这是在一次专家会议上提供各方面信息的标题人工智能。重点是实际应用例如在能源转型的背景下。普华永道高级顾问斯文布兰肯堡解释了人工智能如何更准确地预测风力涡轮机的发电量。

广告问题是与太阳能相比风力发电的产量波动性更大。然而如果德国要长期通过可再生能源满足能源需求就必须对发电量进行具体预测。如果此操作不成功则 亚洲手机号码清单 存在供应不足或网络过载的风险。然而由于风力涡轮机性能的波动取决于许多因素因此预测起来极其困难。准确的发电量预测数据关于阵风风速和天气状况只是一个开始。他们使得预测系统性能成为可能准确率达到。为了提高预报的准确性布兰肯堡的团队还向基于人工神经网络的预报模型输入有关风速和阵风的数据以及过去四个小时的天气描述。



现在测试准确率至少为。然而只有将过去四个小时的生产数据纳入预先计算中才能实现质量的真正飞跃。预测准确率达到。慕尼黑工业大学商业信息学教授警告说在领域数据质量决定成功。慕尼黑工业大学商业信息学教授警告说在领域数据质量决定成功。照片斯特凡皮洛对于慕尼黑工业大学商业信息学教授兼董事会成员来说该项目展示了机器学习中使用的数据类型和数量如何影响人工智能工具的成功。