惠企政策智能解读与匹配，打破传统政策传递流程，在政策发布时便采用人工智能技术将政策的核心要素、范围、等相关信息抽取成“知识”，并构建对应的模型，完成知识沉淀。从企业出发，根据企业实际情况精确匹配适用的惠企政策，并对企业进行推送，实现自动化处理。实现从需求方出发的流程转换。使用NLP技术，将非结构化数据转化为易于理解的结构化数据。分析文本之间的联系，运用机器学习取代人工复杂工作。助力企业实现数字化，运用数据解决问题。 异常交易智查数件，使用机器学习技术和深度神经网络算法实现对于伞形配资和单账户配资等异常交易行为的有效识别。数件能够计算输出未知账户是异常交易账户的概率，同时提供对账户进行查处和报送的功能。通过特征字段构建、选择最佳模型和参数、孪生神经网络识别单账户配资，精准识别异常交易账户，提升证券行业的风险稽查能力。在某券商运行两年，先后确认15例违规事项，其中5例涉及违规使用他人账户，包含3个自然人账户，2个产品账户，涉及资产逾6亿元。 碳中和-区域分布式光伏发电功率预测，通过采集气象数据、辐照数据、设备数据，并结合电网用户的用电历史数据，基于LSTM的迭代神经网络，实现小尺度空间、15分钟级的单户发用电量的精确预测，通过预测数据帮助电网公司实现了精准的负荷规划。基于图机器学习技术提取的时空特征数据，同时利用时间特征、空间特征、气象特征、环境特征等内容，通过深度神经网络算法技术实现多种特征维度的不同组合，以及通过自动化调参技术和深度搜索技术进行模型自动优化。在某省范围内推广，至少可为自发自用企业节省10%的电费，直接经济效益超过170亿元。 户变关系为台区变压器与所供用户的关系。若台区内变压器与用户不对应，严重影响的故障定位及故障抢修效率，导致用户复电时间较长、体验差等问题，判别变压器及其用户的隶属关系，提高电力营销系统中户变关系档案的准确性，可简单高效解决历史遗留的户变关系不正确的问题，同时为更精准的线损计算打好基础。 油藏数值模拟器，利用海量的历史生产数据，运用深度学习技术，建立智能油藏数值模拟器。该模型无需预先建立油田具体的物理模型，模拟时间大大缩短，工作效率提升，人工成本缩减；智能模型能够捕捉很多传统模拟器无法认识到的非线性油田生产行为，使得拟合精度进一步提高。
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