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平衡AI投資支出 微軟計(jì)劃再裁員數(shù)千人

6月19日消息,據(jù)媒體報(bào)道,微軟(MSFT.US)正計(jì)劃進(jìn)行新一輪大規(guī)模裁員,預(yù)計(jì)將影響數(shù)千個(gè)工作崗位,其中銷售部門將成為重災(zāi)區(qū)。此舉是微軟為控制員工規(guī)模采取的最新措施,主要?jiǎng)右蛟谟谠摴驹谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域投入巨大,需要平衡整體開(kāi)支。 據(jù)知情人士透露,裁員計(jì)劃預(yù)計(jì)在本月底前(微軟財(cái)年結(jié)束之際)正式公布。雖然主要針對(duì)銷售團(tuán)隊(duì),但具體裁員規(guī)模和最終時(shí)間仍存在變數(shù)。這將是繼今年5月裁員約6000人(主要涉及產(chǎn)品和工程崗位)后的又一次人員縮減。 值得注意的是,微軟4月份已向員工透露,將借助第三方公司拓展對(duì)中小客戶的軟件銷售業(yè)務(wù),這為此次銷售團(tuán)隊(duì)調(diào)整埋下了伏筆。 微軟表示,公司會(huì)定期評(píng)估組織架構(gòu),以確保投資聚焦于增長(zhǎng)領(lǐng)域。由于在服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心等AI基礎(chǔ)設(shè)施上投入了數(shù)百億美元,微軟高管已向華爾街承諾并將向員工強(qiáng)調(diào),需要嚴(yán)格控制其他方面的成本。 截至2024年6月底,微軟全球員工總數(shù)約為22.8萬(wàn)人,其中從事銷售和市場(chǎng)營(yíng)銷工作的員工達(dá)4.5萬(wàn)人。微軟通常在6月底財(cái)年結(jié)束前后進(jìn)行團(tuán)隊(duì)重組和業(yè)務(wù)調(diào)整。

發(fā)表于:6/19/2025

電力系統(tǒng)較大波動(dòng)數(shù)據(jù)條目自適應(yīng)檢索方法研究

針對(duì)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性、多樣性特點(diǎn),導(dǎo)致檢索難度過(guò)高的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了電力系統(tǒng)較大波動(dòng)數(shù)據(jù)條目自適應(yīng)檢索方法。依據(jù)電力系統(tǒng)出力變化率,選取二分量一維混合高斯模型,構(gòu)建電力系統(tǒng)波動(dòng)概率分布模型。對(duì)比概率分布模型模擬的電力系統(tǒng)波動(dòng)數(shù)據(jù)與量測(cè)數(shù)據(jù),依據(jù)判定閾值辨識(shí)電力系統(tǒng)較大波動(dòng)數(shù)據(jù)條目,構(gòu)建數(shù)據(jù)條目檢索庫(kù)。利用哈希函數(shù)獲取檢索庫(kù)內(nèi)較大波動(dòng)數(shù)據(jù)條目的哈希特征,生成二值碼。較大波動(dòng)數(shù)據(jù)條目檢索時(shí),生成用戶檢索詞的二值編碼,計(jì)算檢索詞二值碼與檢索庫(kù)內(nèi)條目二值碼的漢明距離,并對(duì)其加權(quán)處理,利用加權(quán)漢明距離排序數(shù)據(jù)條目,獲取較大波動(dòng)數(shù)據(jù)條目的自適應(yīng)檢索結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠依據(jù)用戶輸入的檢索詞,自適應(yīng)檢索電力系統(tǒng)較大波動(dòng)數(shù)據(jù)條目,檢索結(jié)果的歸一化折損累積增益均高于0.9,檢索時(shí)間低于500 ms。

發(fā)表于:6/18/2025

AirGAN:空調(diào)機(jī)理模型增強(qiáng)生成對(duì)抗模型

為引導(dǎo)資源龐大、調(diào)控靈活的空調(diào)負(fù)荷參與需求響應(yīng)實(shí)現(xiàn)“源荷互動(dòng)”,保障電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,各大研究單位開(kāi)展了樓宇空調(diào)需求響應(yīng)實(shí)時(shí)控制仿真與實(shí)踐研究。然而,如何準(zhǔn)確地估算空調(diào)的負(fù)荷,并對(duì)空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)是目前面臨的重要挑戰(zhàn)。當(dāng)前主流方法包括模型驅(qū)動(dòng)型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型兩種方法體系。其中模型驅(qū)動(dòng)型依賴對(duì)空調(diào)負(fù)荷的建模,難以實(shí)現(xiàn)對(duì)空調(diào)負(fù)荷復(fù)雜變化的模擬。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)則是依賴大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,但難以覆蓋空調(diào)負(fù)荷的各類特點(diǎn)。為此,擬從模型驅(qū)動(dòng)及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的角度進(jìn)行空調(diào)負(fù)荷的智能擬合,以提升空調(diào)負(fù)荷生成預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。提出了一種基于機(jī)制模型與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)相結(jié)合的負(fù)荷生成方法和模型AirGAN。該方法通過(guò)GAN生成器生成的虛擬數(shù)據(jù),持續(xù)調(diào)整物理模型的超參數(shù),以使其更好地符合實(shí)際空調(diào)負(fù)荷特性。同時(shí),采用GAN判別器對(duì)機(jī)制模型預(yù)測(cè)的負(fù)荷進(jìn)行判別,以此訓(xùn)練機(jī)制模型,從而提升其預(yù)測(cè)精度。

發(fā)表于:6/18/2025

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