州电网Jingzhou Company的年轻雇员Dai Qiyu在省Power A

Jingchu.com（Hubei Daily）通讯员周 黄金秋天是如此“宽阔”，产量充满了欢乐。在第14个州电网电力公司员工技能的人工技术的竞争中，戴Qiyu很高兴：他赢得了项目组的第一名，并赢得了该项目的金牌教练冠军。 Dai Qiyu是国务院Gingzhou电源公司数字部门安全网络监控的年轻雇员。他积极参加了该州人工竞争的状态，省级公司的竞争，湖北工匠杯以及其他比赛和培训活动。他向竞争领域致意，这是增长的“基础”，并继续提高自己的技能。 2023年，他在省级公司的第一批数字才能中通过了PA Selectionercise，并赢得了第二级数字水平和评估功能。在2024，他参加了湖北工匠杯人工智能竞赛，并在个人比赛中赢得了第二名，并授予了“ Hubei Province技术专家”的头衔。 避免竞争准备机制，以从彼此的优势和劣势中找出 人工智能技术应用的竞争主要包括在人工智能的基本理论中，基于葡萄酒大型模型平台的智能机构的构建，人工智能算法在电力场景中的应用以及在电力行业中设计典型解决方案。其中，理论检查为40％，实际操作占60％。 自八月份的准备工作以来，戴Qyu紧密遵循“实践取向和分阶段促销”的原则，创新性建立了准备“每日审查和审查”的准备机制或删除，每周试验动态分析以及评估的每月接受阶段”，爆炸了研究“场景的实际应用以及初步的Sprint研究”研究的三阶段准备，评估标准，并逐步促进竞争准备。 Dai Qiyu还创新了团队的“同胞共享经验”活动。 团队成员Fu Junfeng分享了他参加州Grid Selection竞赛的经验，该比赛使玩家了解测试形式，问题类型，贫困水平和时间调整。 团队成员Li Zebang分享了他在大型数据竞赛中的经验，尤其是机械研究算法，实用的演习技巧等。 Dai Qiyu分享了他在2022年参加人工智能竞赛的经验以及他在2024年参加工匠杯的经验，使团队成员能够掌握各种技能，例如竞赛时间计划和询问ng问题。玩家分享他们的竞争经验，并从彼此的长处和缺点中学习。 创建模拟的银行问题并加强理论知识 “只要比兄弟姐妹单位的球员更努力地工作，更好的是他们就会更有竞争力。”在为战斗做准备时，作为教练和竞赛的戴齐（Dai Qiyu）非常清楚，他应该为自己的利益提供全面的作用，努力学习并努力练习以为自己的缺点做出努力。 比赛发表了700个理论问题，仅提供了理论考试的五分之二。如何赚取五分之三的理论问题？ 近年来，在收集有关州格里德，福建，智人，四川和其他公司的人工智能竞争的问题的同时，戴齐尤从公共理论问题中进行了银行监控问题，并创建了5,000多家银行。 “每个人都完成了800个问题日的仿真测试 - dai Qiyu rememb当他练习理论问题时，现场说，每个人的平均问题上有5,000多个问题，并准备了错误的问题书，以纠正错误并以目标方式进行问题。 “每天早晨，开始学习，培训和仿真测试，直到晚上11点。”参与者李Zebang说，在赛前冲刺阶段，他在周六早上只有半天的休息时间，除了进食和睡觉外，他几乎所有人都学习并练习了其余时间。 为了适应答案的速度，并在测试竞争理论的2小时内完成了600个问题的完成，Dai Qiyu安排了三个人进行快速培训。在处理计算机屏幕测试问题时，竞争者是谁具有最快的答案速度和高准确性的速度，从而有效地提高了答案的速度。 “每日试验，通常是错误，通常是快速答案……”Dai Qiyu和他的团队成员在质疑和增强记忆方面进行了训练，从理论试验首次旋转的平均准确性率的70％增加了98％。 加深实践培训并提高基本技能 dai Qiyu遵循实践竞争的内容和政策，并建立了“专业增强知识的过程 - 商业场景的模拟 - 全面实践实践”的进步建筑，重点是破坏理论上的痛苦，例如人工智力解释政策，知识智力建筑，Algorithm Model，Algorithm模型正在优化和在线呼吁。通过整个过程模拟竞争氛围，玩家可以通过时间调试设备，突然处理故障和其他方面积累实践经验，并显着提高现场响应能力。 人工智能应用的应用非常复杂，涉及G许多贵族和大量信息，并且对专业技能和能力有很高的要求。 When arranging the intelligent workflow of the Guangming Power Big Model Platform, Dai Qiyu deeply analyzed the typical scenarios of the state grid "three batches" of state grid, combined with other excellent scenarios of state grid and the provincial company's artificial intelligence scenario applications, selected more than 10 High-Probability Proposition ScenariOS such as standardized inspection of operation tickets, customer demand recognition, photovoltaic power predictions,大型和小型模型的融合电话，设计了自我训练的问题，完成了赛前评估和针对性的强化培训。 9月初，游戏接近。在开发机器研究算法的人工研究的过程中，Dai Qiyu仔细地遵守了可能的代码编程活动，例如数据处理，模型选择，模型训练，模型验证和相应的视觉图表显示。团队成员进行了深入培训的目标，并掌握了每个链接的要点。 第一名的球队和金牌教练是汗水和智慧的结晶以及努力的结果。 “这不仅是一个分阶段的成就和荣誉，而且是下一个旅程的起点和动力。” Dai Qiyu和他的队友积极探索了Power AI模型等技术情况的应用，并在公司的数字化转型中为智慧和力量做出了贡献。