大數據ei

⑴ IEEE會議論文並進入IEEE Xplore,也不一定被EI檢索，是嗎

肯定回答是的，進入IEEE Xplore是一定會被EI檢索的。所以，既然會議方承諾了，應該還是很有保障的。

電氣與電子工程師協會（Institute of Electrical and Electronics Engineers），簡稱IEEE，總部位於美國紐約，是一個國際性的電子技術與信息科學工程師的協會，也是目前全球最大的非營利性專業技術學會。

歷史沿革：

電氣與電子工程師協會由美國電氣工程師協會和無線電工程師協會於1963年合並而成，目前在全球擁有43萬多名會員。作為全球最大的專業技術組織，IEEE在電氣及電子工程、計算機、通信等領域發表的技術文獻數量佔全球同類文獻的30% 。

會員類別：

語音

會員類別分為會士（Fellow）、高級會員（Senior Member）、會員（Member）、准會員（Associate Member）和學生會員（Student Member）。

⑵ 關於EI會議檢索的問題。

看往屆被
EI檢索
的情況，應該還是可以的，保證你文章的質量然後被錄取。

⑶ ei美團月付裡面的刷臉支付和其他刷臉支付一樣嗎

ei美團月付裡面的刷臉支付和其他刷臉支付一樣。刷臉支付是基於人工智慧、機器視覺、3D感測、大數據等技術實現的新型支付方式，所有的刷臉支付都是一樣的，美團月付是美團官方推出的一款信用支付產品，開通美團月付之後，用戶在美團系app消費時都可以使用美團月付授予的信用額度來完成支付。

⑷ 請問大數據分析和機器學習之間的區別與聯系

現如今是一個信息的時代，社會上任何行為都是以信息為前提去執行的。而信息又是對數據的處理加工得來的，所以「數據」是時代的主宰。大數據、數據挖掘和機器學習這三者是面對數據通常採用的手段。而這三者之間又是怎樣的區別呢？

大數據是一個相對抽象的概念，目前國內外學術界還沒有對大數據的定義形成統一的意見。美國國家科學基金會（National Science Foundation，United States）基於數據特徵及數據來源角度對大數據進行了定義，認為大數據是一種復雜的、大規模的、長期的、多元化的分布式數據集，由一系列的數據源生成，包括網路點擊流、音視頻軟體、E-mail、科學儀器、互聯網交易、感測設備等。
所謂數據挖掘，又叫做資料庫中的知識發現，簡稱為KDD。關於數據挖掘技術的定義，國際上目前比較廣泛認可的是U.M.Fayyad 等人說明的，即數據挖掘技術就是在模糊的、有雜訊的、不完全的、大量的、隨機的數據中，提取潛在的、人們事先不知道的、隱含在其中的有價值的知識與信息的過程。
機器學習是基於對海量信息處理的需求產生的一門涉及多個學科領域交叉的學科，「機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法研究」。其主要目的是研究計算機如何通過學習人類的思維和行為，來自動獲取新知識，自動適應環境的變化的。機器學習是人工智慧的核心思想。
現代各企業都十分注重數據，面對各種各樣的數據，因而也衍生了各大數據服務平台，例如，華為雲機器學習平台（MLS）是EI的一項基礎服務，幫助用戶通過機器學習技術迅速發現數據規律，構建預測模型，並將其部署為預測分析解決方案。不管現在和將來，數據都會成為時代的標志。

⑸ ICCBDAI大數據會議是EI檢索的嗎

是的，確保EI檢索的

⑹ 「極課同學」是什麼意思

極課同學是一套服務於基礎教育階段學校日常作業和考試數據採集、分析的教育智能系統,幫助一線老師提高工作效率,建立面向家庭的個性化學習平台。

是極客大數據下的產品，清華大學、北京師范大學等名校都有與之合作。

(6)大數據ei擴展閱讀

極客大數據介紹

極課大數據是江蘇曲速教育科技有限公司旗下教育類品牌，品牌注冊號17444737，國際分為第42類.極課大數據基於圖像識別和自然語言處理等技術研發EI教育智能系統，在不改變傳統大班教學模式的基礎上，實現因材施教、促進教育公平。

目前，已部署在3200多所知名K12學校中，覆蓋57多萬老師、學生及家長，擁有校本題庫總量1000多萬，考試作業數據2000多萬條，教師激活率接近90%。

品牌服務

計算機軟體維護; 把有形的數據或文件轉換成電子媒體;計算機軟體安裝; 雲計算; 外包商提供的信息技術服務; 技術研究; 計算機軟體設計; 計算機軟體更新; 計算機硬體設計和開發咨詢; 恢復計算機數據。

⑺ 「SAECCE議程劇透」新能源汽車大數據應用——機遇與融合

導讀

新能源 汽車 大數據的利用不僅在 汽車 產業內部釋放了巨大的數據紅利，未來也必將成為 汽車 產業與其他產業融合的重要紐帶。隨著我國「新基建」的不斷推進，高速低延遲的5G網路覆蓋與新能源 汽車 充電樁的建設，勢必會加速新能源 汽車 的發展與數據井噴。由此可見，大數據技術在新能源 汽車 上的應用會加快 汽車 產業向信息化與智能化邁進的腳步，而新能源 汽車 大數據與電力等行業的融合還將產生出巨大的藍海市場。

2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦。迄今為止，SAECCE年會已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。

本專題分會以 「新能源 汽車 大數據應用——融合與機遇」 為主題，邀請國內外權威專家主旨演講和互動討論。通過聚焦「大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方法研究」等若干議題，共同交流新能源 汽車 大數據應用的主流技術與最新發展趨勢，加速新能源 汽車 大數據技術成熟，並加大 汽車 產業的輻射帶動能力。

N01:新能源 汽車 大數據應用——機遇與融合

會議時間&地點

2020年10月27日 13:30-18:00

上海 汽車 會展中心

協辦單位

吉林大學 汽車 工程學院

會議主席

王震坡

博士/教授/博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長

王震坡，教授、博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長。入選了教育部「新世紀優秀人才」、北京市「 科技 北京百名領軍人才」、 科技 部「中青年 科技 創新領軍人才」、 國家「萬人計劃」和機械行業「『十二五』先進 科技 工作者」。主持了國家自然基金重點項目（動力電池系統熱失控與安全管理）、國家重點研發計劃項目（分布式驅動電動 汽車 集成與控制）、國家863計劃項目（電動 汽車 充換電設施設計集成與管理）等縱向項目12項，發表第一作者或通訊作者SCI論文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI論文60餘篇。第一作者出版專(譯)著4部(「電動車輛動力電池系統及應用技術」入選「十二五」高等教育本科國家級規劃教材)，授權第一發明人發明專利24項。獲國家 科技 進步二等獎1項，省部級科研一等獎3項，二等獎2項(1項排名第一)，中國 汽車 工業科學技術一等獎1項(排名第一)，北京市教學成果一等獎1項。

聯合會議主席

許楠

博士/副教授/博士生導師，吉林大學 汽車 工程學院

許楠，吉林大學 汽車 工程學院車輛工程專業 副教授兼博士生導師，工學博士，博士後，新能源 汽車 國家大數據聯盟理事，美國電氣電子工程師學會（IEEE）會員，目前擔任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等國際期刊審稿專家。發表新能源 汽車 領域論文二十餘篇，授權發明專利10項，軟體著作權13項。作為項目負責人承擔國家自然科學基金青年基金項目、國家博士後科學基金面上項目、吉林省 科技 發展計劃項目以及企業的合作研究等項目。榮獲國家教育部博士生新人獎，入選國家留學基金委國際清潔能源拔尖創新人才培養項目（iCET2019），吉林大學優秀青年教師重點培養計劃等。

主要研究城市智能交通系統規劃與評價、車輛全局優化式能量管理、人-車-路系統數據挖掘與分析、新能源車輛動力系統控制與評價、開放式繞組電機控制、智能輔助駕駛。

01

演講嘉賓簡介及演講摘要提前看

大數據+區塊鏈在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用研究

劉鵬

北京理工大學副教授，碩士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟副秘書長

演講要點

1、新能源 汽車 動力電池發展現狀。

2、新能源 汽車 動力電池溯源管理平台建設及應用現狀介紹。

3、大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用現狀及最新研究。

4、動力電池數據管理所面臨的問題和挑戰。

演講摘要

概述近年來新能源 汽車 和動力電池發展數據研究現狀，以及大數據平台建設及應用狀況，並對大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用及研究進行介紹，對動力電池數據管理方面所面臨的挑戰進行分析和展望。

一種基於數據的電動 汽車 全工況行駛能耗評價方法

袁新枚

吉林大學 汽車 工程學院教授

演講要點

1、電動 汽車 能耗評價的需求。

2、一種新型的電動 汽車 能耗模型及基於數據的能耗評價方法。

3、模擬實驗結果及討論。

4、該方法在高速路充電站規劃上的一個應用。

演講摘要

智能網聯新能源 汽車 的能量管理策略

宋珂

同濟大學 汽車 學院燃料電池創新研究所所長

演講要點

1、智能網聯 汽車 概述。

2、智能網聯 汽車 的通信技術。

3、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展歷程。

4、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展趨勢。

演講摘要

智能網聯 汽車 與新能源 汽車 將是未來 汽車 技術發展的兩個重要方向。當今 社會 和人們對這兩項技術的協調發展提出了更高的要求。通過使用智能網聯技術（ICT），新能源 汽車 可以與外部世界（例如其他行駛車輛、道路基礎設施，互聯網等）進行信息實時交互，這就是所謂的車聯網系統（V2X）。在對各種交通信息進行深入分析的基礎上，車輛可以識別當前行駛狀況並對未來駕駛狀況進行有效預測，從而實現車輛動力系統能量管理的實時優化，以滿足不同駕駛條件下的車輛駕駛需求。這不僅能大大改善新能源 汽車 的燃油經濟性，也能夠有效緩解了交通擁堵問題。介紹近年來智能網聯技術在新能源 汽車 上的應用情況，基於智能網聯技術的新能源 汽車 能量管理策略研究現狀以及智能網聯技術與新能源 汽車 技術協調發展的趨勢。

大數據在新能源 汽車 安全風險防控的應用研究

張照生

北京理工大學機械與車輛學院副教授

演講要點

1、新能源 汽車 安全情況統計分析。

2、新能源 汽車 安全預警與防控方法研究。

3、典型事故案例數據分析。

演講摘要

基於新能源 汽車 國家監管平台數據，統計分析車輛報警、事故車輛相關情況，從大數據角度分析影響新能源 汽車 安全相關因素，提出新能源 汽車 安全預警和防控方法，並以具體事故案例分析新能源 汽車 預警情況，為新能源 汽車 安全管控及產業 健康 發展提供技術支撐。

大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方

法研究

許楠

吉林大學 汽車 工程學院 副教授，博士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟理事

演講要點

1、新能源車輛能量管理方法研究現狀。

2、大數據背景下全局優化式能量管理方法所面臨的機遇和挑戰。

3、"信息-物質-能量"三層式全局優化架構的建立及應用。

4、全局優化式能量管理平台的應用前景。

演講摘要

概述近年來新能源車輛能量管理方法研究現狀，介紹大數據為全局優化式能量管理帶來的機遇，明確全局優化式能量管理方法所面臨的問題和挑戰，提出「信息-物質-能量」三層式全局優化架構以解決全局優化式能量管理方法實際應用問題。最後，針對全局優化式能量管理平台未來在區域交通能耗優化等方面的應用，提出了相關建議與展望。

數據驅動的鋰離子動力電池管理演算法 探索 研究

韓雪冰

清華大學車輛與運載學院助理研究員

演講要點

1、基於雲端大數據的電池管理是未來的發展方向。

2、基於數據可以有效的實現電池的安全預警。

3、基於數據可以有效的實現電池的壽命估計。

演講摘要

在新能源 汽車 使用過程中，伴隨著電池的使用，電池性能不斷衰減，電池組內單體間的不一致性持續增加，一致性問題還可能導致電池組的失效，引發安全問題。隨著雲端數據的廣泛應用，電動 汽車 的數據能被監測、記錄。基於這些數據可以有效的評估電池組一致性、估計電池壽命，進行電池安全預警，實現更加安全可靠的電池管理。

大數據背景下基於儲能應用的電動 汽車 電池的

二次利用

班伯源

中國科學院合肥物質科學研究院副研究員

演講要點

1、退役電動 汽車 電池二次利用的必要性。

2、電動 汽車 鋰電池的衰減現象的本質。

3、退役電動 汽車 電池二次利用的關鍵技術 SOH估算。

4、退役電動 汽車 電池二次利用國內應用實例。

演講摘要

近年來電動 汽車 （EV）產業飛速發展，為了保證 汽車 的動態性能和行駛安全，電動 汽車 電池在一定服役時間或性能下降後就需要更換。退役 汽車 電池二次利用是將保留了足夠的性能的退役電動 汽車 電池組，用於特定的儲能系統中。在本報告中整理了鋰離子 汽車 蓄電池二次利用的相關法律法規，收集了SOH估算的相關方法，特別是針對目前大數據背景下的提出了整合電動車能源管理系統的SOH估算方法，列舉了退役 汽車 電池可能的二次利用的利用場景。最後，根據目前國內退役電動 汽車 電池二次利用的現狀，提出了相關建議與展望。

新能源車與外部環境的數據融合帶來的機遇和

挑戰

王川久

北京泓達九通 科技 發展有限公司董事長

演講要點

1、大數據讓新能源車看的更遠，了解的更多，同時我們對車輛也有了更深的了解。

2、車輛與道路交通系統的關系。

3、大數據能給我們帶來什麼。

4、幾個大數據的應用場景。

演講摘要

新能源 汽車 與外部環境的大數據交換，將使車輛更好的融入道路交通系統，提高整個交通系統的效率，同時車輛的設計、生產、銷售、質量控制等各個環節均發揮出與以往不同的作用。

關於SAECCE 2020

2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦，誠邀 汽車 及相關行業的企業高層、技術領軍人物、資深專家學者、廣大 科技 工作者參與會議。SAECCE以「 汽車 +，協同創新」為主題，圍繞新能源 汽車 技術、智能網聯 汽車 技術、 汽車 關鍵共性技術，深度探討如何快速推動技術創新，重塑新型產業格局。

中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE）已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。此外，原定於今年5月在北京召開的第七屆國際智能網聯 汽車 技術年會（CICV 2020）將和2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020）合並舉辦。

SAECCE2020將組織1天（2場）全體大會、50多場專題分會、20多場（論文交流）技術分會，展覽面積約10000平米，預計將吸引3000多位來自政府機構及行業組織、整車企業、零部件企業、高校及科研院所的代表參會及參觀。

歡迎廣大企業、高校、科研院所等機構、以及廣大 科技 工作者通過組團或個人報名的方式積極參與！

02

SAECCE 2020 日程架構

⑻ spark駕駛行為分析實驗中用到了哪些華為雲服務

華為車聯網EI服務，MRS服務。MRS是一個在華為雲上部署和管理Hadoop系統的服務，一鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶完全可控的一站式企業級大數據集群雲服務，完全兼容開源介面，結合華為雲計算、存儲優勢及大數據行業經驗，為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數據平台。華為車聯網EI服務是基於華為雲軟體開發服務、華為雲企業智能、華為雲應用服務在構建海外服務眾包平台、車聯網平台、在線數據標定平台、高校業務中台等場景中進行了卓越的實踐，兼具創新性與市場價值。

⑼ 基於大數據的配電設備狀態可視化平台技術領域

1.一種基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述配電設備狀態可視化平台採用松耦合方式與眾多的信息系統連接，以進行交互，所述耦合方式為採用面向服務的體系結構SOA，所述SOA是一個組件模型，所述SOA用於通過定義的介面和契約將應用程序的不同功能單元聯系起來，所述介面採用中立的方式進行定義，並應該獨立於實現服務的硬體平台、操作系統和編程語言，以使得構建在各種這樣的系統中的服務通過統一和通用的方式進行交互，其中，所述配電設備狀態可視化平台包括：

數據處理模塊，用於獲取多平台數據，並對所述多平台數據進行處理，並展示處理後的數據，數據獲取包括信息內網數據獲取和信息外網數據獲取，其中數據獲取/轉換裝置部署在信息內網，通過安全隔離裝置、並基於安全的傳輸通道獲取處於信息外網的業務系統數據；所述數據獲取基於跨平台編程介面企業服務匯流排，採用數據介面、數據中心共享、網路隔離下的安全文件傳輸方式；具體地，介面的實現方式包括：Web Service服務調用介面、頁面嵌入集成介面、結構化數據獲取介面、非結構化數據獲取介面和電網空間數據獲取介面，其中，所述Web Service服務調用介面，對於配電設備狀態可視化平台需要在線監測未提供服務介面的數據，通過服務調用獲取狀態監測中的數據，且隨取隨用、對於配電設備狀態可視化平台，需要進一步處理的狀態監測信息，並且狀態檢測已經提供服務介面的，數據不在配電設備狀態可視化平台資料庫中存貯；所述頁面嵌入集成介面，對於配電設備狀態可視化平台，不需要進一步處理的狀態監測信息，且狀態檢測已經提供了相應的模塊頁面，則通過url調用相應的功能頁面；所述結構化數據獲取介面：針對常規關系型資料庫數據，採用JDBC/ODBC編程介面直接獲取資料庫數據，對於安全極別高、私密的數據，由業務系統提供介面由數據獲取/轉換裝置調用獲取或由業務系統主動推送，將相關數據發送到企業消息匯流排上，數據獲取/轉換裝置會對消息匯流排進行監聽以獲取數據；所述非結構化數據獲取介面：對於文檔、音頻、監控視頻、巡檢獲得的圖片非結構化數據，數據獲取/轉換裝置通過通用的文件傳輸協議直接讀取調用相關文件，並進行後續的相關清理、轉換處理工作；所述電網空間數據獲取介面：電網空間數據包含坐標軸、經緯度結構化數據，以及圖像、文本非結構化數據，數據獲取/轉換裝置根據不同的數據類型分別利用結構化數據介面和非結構化數據介面從系統中獲取數據，對於由數據獲取/轉換裝置調用編程介面或系統介面從業務系統中拉取的數據，在裝置中配置相關策略，定義好相關的介面、周期、調用頻率、調用對象相關參數，數據獲取/轉換裝置會自動執行相關任務，從業務系統中拉取數據；

數據分析模塊，用於進行大數據集成、存儲、檢索以及數據挖掘分析；

評估模塊，用於生成基於大數據的配電設備評估模型，並根據所述配電設備評估模型對配電設備進行評價，並根據評價結果生成相應的處理策略。

2.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述多平台數據至少包括：生產管理系統數據、在線監測系統數據、空間地理信息系統數據、氣象系統數據和視頻監控平台數據。

3.根據權利要求2所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述數據處理模塊用於對獲取到的多平台數據進行預處理和清洗，包括：

根據所述多平台數據所述的業務系統、類型、結構、大小，打上統一規范的標記，用於標識該數據的來源和種類，同時，結合預設的數據規則庫，根據數據的標記，將相應的規則與數據進行封裝，封裝完成的數據可識別、可控制並帶有相應清洗規則，可以送到數據清洗階段進行清洗工作。

4.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述數據分析模塊包括感知層、網路層和應用層，其中，

所述感知層用於進行數據採集；

所述網路層用於進行數據傳輸；

所述應用層進一步包括服務層、業務層、展現層、及一個工具集，所述服務層用於提供數據的挖掘分析能力，所述業務層用於實現具體產品的業務需求，所述展現層用於提供交互界面，所述工具集用於提供安裝部署工具、數據挖掘工具、業務建模工具、代碼生成工具。

5.根據權利要求4所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述感知層、網路層和應用層之間進行交互，所述交互包括消息流和數據流，通過所述消息流來控制數據流的處理。

6.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述配電設備評估模型至少包括：變壓器類設備故障預測模型、開關和組合電器類設備狀態的發展趨勢和故障概率動態預測模型、基於復雜關聯關系的輸電線路故障預測模型。

7.根據權利要求6所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述評估模塊用於採用融合多因素的狀態評價分析演算法，包括：

1)分析決策問題，構造出系統的命題集，即系統的識別框架Ω {A1，A2，……，Ak}；

2)針對目標信息系統，構造基於識別框架的證據體Ei(i 1，2，……，m)；

3)根據所收集到的各證據體的資料—全局全量數據，結合識別框架中各命題集合的特點，確定出各證據體的基本可信度分配mi(Aj)，j 1，2，……，K，表示不同狀態信息對設備狀態的反應能力；

4)根據基本可信度分配mi(Aj)，分別計算單證據體作用下識別框架中各命題的信度區間[Beli,Pli]；

5)利用D-S合成規則計算所有證據體聯合作用下的基本可信度分配m(Aj)和信度區間[Bel,Pl]；

6)根據具體問題構造相應的決策規則；

7)根據該決策規則得出決策結論。

8.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述評估模塊對配電設備進行評價，包括：

A)按照配電設備狀態評價導則中的相關要求，對應導則中的各個狀態量閾值逐一掃描數據，當任意一個數據超過導則中限定的閾值時，將該數據標記為異常值，與原始數據分離；

B)將數據變換為多元時間序列，計算出各一維時間序列的互協方差函數和互相關函數，從而得到傳遞函數分子、分母多項式的階數及延遲參數，然後擬合傳遞函數模型，最後根據模型殘差序列的ACF檢驗來判定干擾時刻及產生的異常數據；

C)基於增量遞推的最小二乘回歸參數估計和廣義似然比變化點檢測，採用增量機制確定數據序列回歸模型參數和分割點,實時提取數據趨勢特徵，將趨勢改變的數據標記為異常數據。

9.根據權利要求8所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，其中，配電線路在不同天氣條件下的故障率為將時間摺合成單位為年時故障發生的次數，以1個日歷年為單位時故障率的平均值可以表示為：

其中，N為正常天氣的期望持續時間，S為惡劣天氣的期望持續時間； λ表示正常天氣時元件故障率的期望值，λ′為惡劣天氣時元件故障率的期望值；

使用兩狀態天氣模型來描述變壓器的偶然失效模式故障率，其表達式為：

其中，為變壓器偶然失效的統計平均值，N為正常天氣的持續時間，S為惡劣天氣的持續時間，F為發生在惡劣天氣的故障的比例，w為變壓器當前所處的天氣狀況，正常天氣w 0，惡劣天氣w 1。

10.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述評估模塊還用於根據設備狀態和系統風險進行設備重要度評估，包括：

a)根據大數據狀態評價結果、運行信息、微氣象數據，利用PHM模型計算系統元件考慮大數據的實時故障概率；

b)使用枚舉法選擇系統狀態，枚舉至3階故障，形成預想故障事件，並計算故障事件發生的概率；

c)對選取的系統狀態進行靜態安全分析，利用最優潮流計算系統狀態是否滿足充裕性，如需切負荷那麼該系統狀態為緊急狀態，進入步驟d)，如不需切負荷則該系統狀態為警戒狀態或 健康 狀態，對系統進行N-1校驗，如果滿足安全准則，則為 健康 狀態，返回步驟b)，否則為警戒狀態，進入步驟d)；

d)計算該系統狀態下的緊急指數或警戒指數，利用風險追蹤模型計算該狀態下各個故障元件的貢獻值；

e)返回步驟b)直到遍歷預想故障集的所有故障事件；

f)計算系統總緊急指數和總警戒指數，並計算元件緊急重要度指標和警戒重要度指標，根據重要度指標排序，確定系統薄弱設備。

⑽ 雲痕大數據分屏會發現嗎

可以。
雲痕大數據是蘇州雲痕教育科技有限公司旗下教育類品牌，品牌注冊號27819006，國際分為第41、42類 .雲痕大數據基於圖像識別和自然語言處理等技術研發EI教育智能系統 ，在不改變傳統教學模式的基礎上，實現因材施教、促進教育公平。