简介:摘要:本论文提出了一种基于人工智能的风力发电机组异常行为检测方法。通过采集风力发电机组的传感器数据,并利用深度学习算法进行模型训练,我们实现了对风力发电机组运行状态的实时监测与异常检测。该方法不仅可以有效识别风力发电机组的异常行为,提高了其运行的安全性和可靠性,还能够在一定程度上降低维护成本。实验结果表明,我们提出的方法在风力发电行业具有良好的应用前景。
简介:[摘要] 2020年初,新冠疫情在全国大规模的爆发,各行各业都深受影响,特别是商业活动因疫情的防控措施和疫情本身的破坏性等原因,无法正常的履行合同义务,引发了大量诉争。全国人大常委会法工委曾明确,新冠肺炎疫情这一突发公共卫生事件期间,为了保护公众利益政府采取了相应疫情防控措施,对于因此不能履行合同的当事人来说,属于不能预见、不能避免并不能克服的不可抗力。经过对多份合同纠纷案件的研读,此次新冠肺炎疫情对合同的履行构成的障碍是适用“不可抗力”还是“情势变更”不能一概而论,除当事人另有约定外,在适用法律时,应当综合考量疫情对不同地区、不同行业、不同案件的影响,准确把握疫情或者疫情防控措施与合同不能履行之间的因果关系和原因力大小,更需要结合例案情况作出判断,合同的基础条件是否发生重大变化;继续履行合同对于一方当事人是否明显不公平;合同是否有继续履行的条件。