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AI破解教育資源不平衡難題,為非一線城市孩子人生開外掛

h1654155975.4491 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-04-26 09:42 ? 次閱讀
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根據(jù)某互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)試題庫(kù)的一組數(shù)據(jù),全中國(guó)孩子人均搜題數(shù)的前三甲是青海、西藏和新疆。

由此可管窺,優(yōu)秀教育資源越來越向一線、二線城市傾斜,經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的孩子,由于教育資源尤其是師資的匱乏,為了取得同樣的成績(jī),需要付出的努力可能會(huì)比發(fā)達(dá)地區(qū)的孩子要多一些。

論答創(chuàng)始人兼CEO王楓博士,2015年初從美國(guó)紐約回國(guó)創(chuàng)業(yè),當(dāng)時(shí)審視自己的內(nèi)心后明確了要做應(yīng)試教育的方向,應(yīng)試教育背后其實(shí)是教育公平。

“因?yàn)樽约壕褪峭ㄟ^考試改變了命運(yùn),從農(nóng)村考上了大學(xué),大學(xué)畢業(yè)后又有機(jī)會(huì)到美國(guó)留學(xué)。博士學(xué)成,回國(guó)創(chuàng)業(yè),要幫助中國(guó)過億孩子更好地應(yīng)對(duì)考試,和自己一樣改變命運(yùn)?!?/p>

而教育市場(chǎng)的痛點(diǎn)是,特別依賴好的老師,而好的老師價(jià)格是很貴的,要幫助中國(guó)過億孩子更好地應(yīng)對(duì)考試,靠傳統(tǒng)模式?jīng)]法做到,王楓萌生了一個(gè)想法,要用人工智能手段創(chuàng)造100萬(wàn)個(gè)名師,嘗試以技術(shù)手段推進(jìn)教育公平。

主要面向B端市場(chǎng),論答目標(biāo)是學(xué)校和教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu),從2016年開始,論答先后和江浙滬、湖南湖北,山東等地的幾十所學(xué)校建立了合作關(guān)系。

論答2017年9月獲得了星河集團(tuán)旗下天馬股份等數(shù)千萬(wàn)元級(jí)別的A輪融資,目前由星河集團(tuán)旗下星河互聯(lián)提供聯(lián)合創(chuàng)業(yè)服務(wù)。

王楓認(rèn)為,星河互聯(lián)給予的最大支持是持續(xù)看好這個(gè)市場(chǎng),論答已經(jīng)投入好幾千萬(wàn)研發(fā)成本,從商業(yè)上來說,走的是長(zhǎng)線,星河互聯(lián)和論答都相信,人工智能手段天然地適合應(yīng)試教育,應(yīng)試教育背后蘊(yùn)含的是教育公平,論答將為了使命穩(wěn)步前行。

AI破解教育資源不平衡難題

為非一線城市孩子人生開外掛

論答創(chuàng)始人王楓

中國(guó)好老師孔雀東南飛的現(xiàn)象非常嚴(yán)重。

批量培養(yǎng)老師難、周期長(zhǎng)、非標(biāo)準(zhǔn),好老師也不愛去偏遠(yuǎn)的地方。老師是教育的一個(gè)Feature,還是一個(gè)Bug呢?新東方和好未來這兩家教育巨頭的市場(chǎng)占有率,在2017年仍不足3%,原因也是好老師難以批量復(fù)制。

王楓認(rèn)為,人工智能最核心解決的問題,其實(shí)是創(chuàng)造100萬(wàn)個(gè)、1000萬(wàn)個(gè)名師,在最短時(shí)間內(nèi),最精準(zhǔn)找到孩子的學(xué)習(xí)問題,然后有針對(duì)性的進(jìn)行互動(dòng)教學(xué)。

人工智能破解了教育資源不平衡難題,為身處非一線城市的孩子人生開外掛。

名師憑借經(jīng)驗(yàn),能夠很快找到學(xué)生的問題,給學(xué)生反饋,這一點(diǎn)是可以通過人工智能和大數(shù)據(jù)分析做到的。

怎么做到?做題是很重要的手段,教育圈兒里有句話,“見到王楓博士就要做題”。

論答目前的學(xué)科包括英語(yǔ)和數(shù)學(xué),年級(jí)包括5~12年級(jí)。

筆者親測(cè)了論答的人工智能測(cè)評(píng),測(cè)評(píng)的是小升初英語(yǔ),系統(tǒng)總共推送了20道涵蓋19個(gè)知識(shí)點(diǎn)的選擇題,測(cè)試結(jié)束后給出一份測(cè)評(píng)報(bào)告,測(cè)評(píng)報(bào)告由測(cè)評(píng)得分、知識(shí)點(diǎn)掌握數(shù)、知識(shí)點(diǎn)掌握情況、薄弱知識(shí)點(diǎn)列表以及已掌握知識(shí)點(diǎn)列表幾部分構(gòu)成。

使用論答的人工智能測(cè)評(píng),就相當(dāng)于名師大腦在盯著你,你做錯(cuò)哪道題,這位“名師”就會(huì)知道你哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)沒掌握。

以初中數(shù)學(xué)為例,在初中數(shù)學(xué)應(yīng)試教育的應(yīng)用場(chǎng)景上,論答團(tuán)隊(duì)把整個(gè)初中數(shù)學(xué)的知識(shí)圖譜拆分為181個(gè)大知識(shí)點(diǎn)。把每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況分為“掌握”和“沒掌握”2種可能,就有2的181次方種可能的知識(shí)掌握狀態(tài),這個(gè)數(shù)量級(jí)超越了任何機(jī)器的運(yùn)算能力。

如果采用沒有任何算法的傳統(tǒng)測(cè)評(píng)方式,每個(gè)知識(shí)平均出3道題,每道題目花3分鐘去做,那么一共需要27個(gè)小時(shí)。

而論答通過人工智能算法優(yōu)化,將運(yùn)算量降到百億級(jí)來精準(zhǔn)定位181個(gè)知識(shí)點(diǎn),只需要完成8道題,24分鐘便可以判斷學(xué)生對(duì)于知識(shí)點(diǎn)的掌握情況,精準(zhǔn)度可以達(dá)到92%。

這樣,論答不但實(shí)現(xiàn)了名師的一部分功能,還大大提高了學(xué)習(xí)的效率。

PRISM人工智能算法引擎

論答人工智能評(píng)測(cè)效果圖

說起人工智能算法,大家最容易想到的是第一個(gè)戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的AlphaGo。

號(hào)稱有人工智能算法的論答,到底有怎樣的人工智能算法?

論答和AlphaGo其實(shí)是完全不一樣的算法。AlphaGo的算法,不斷分析,在哪個(gè)棋格上落子,對(duì)于最終贏這盤棋的概率最大。論答的PRISM算法引擎,不斷分析,在哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)上出題,能最快地了解一個(gè)學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)。

產(chǎn)品簡(jiǎn)單來說是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,包括人工智能算法引擎、系統(tǒng)和內(nèi)容的完整學(xué)習(xí)體系。

論答將K12知識(shí)點(diǎn)拆解成納米級(jí)知識(shí)圖譜,通過以國(guó)際頂尖算法為核心的人工智能學(xué)習(xí)引擎,基于海量數(shù)據(jù)運(yùn)算,只需要數(shù)十分鐘,就可以迅速而準(zhǔn)確地找到學(xué)生的知識(shí)盲區(qū),并給出解決方案。

相對(duì)于市面上已經(jīng)涌現(xiàn)出的大量自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),王楓認(rèn)為,很多的自適應(yīng)系統(tǒng)是基于規(guī)則的,即事先埋點(diǎn)。

比如,一個(gè)學(xué)生做一元二次方程做錯(cuò)了,系統(tǒng)會(huì)推五道一元一次方程、五道因式分解題目給學(xué)生做,這個(gè)是預(yù)先設(shè)置好的。聽起來邏輯合理,實(shí)則沒有價(jià)值。

因?yàn)槊總€(gè)學(xué)生出錯(cuò)原因不一樣,A 學(xué)生可能是因?yàn)橐辉淮畏匠滩粫?huì),B 學(xué)生可能是因式分解不會(huì),C 學(xué)生可能連小學(xué)的乘法快速運(yùn)算都不會(huì),這個(gè)沒法預(yù)先直接埋點(diǎn)。

“高級(jí)的自適應(yīng)系統(tǒng),一定是真正通過大數(shù)據(jù)、根據(jù)算法模型來分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),匹配下一步應(yīng)該學(xué)什么”。王楓介紹,論答的區(qū)別在于,每做完一道題,沒有人知道下一道題是什么。

2016年3月,王楓曾采用嚴(yán)格的隨機(jī)對(duì)比實(shí)驗(yàn),領(lǐng)導(dǎo)完成了國(guó)內(nèi)第一個(gè)有關(guān)人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)有效性的實(shí)證研究。結(jié)果表明,論答人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)的提分效率是一個(gè)主流的傳統(tǒng)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的3倍~27.97倍,這個(gè)結(jié)果的準(zhǔn)確性超過99.9%。

美國(guó)的Knewton、ALEKS等人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),近年來都獲得了巨額融資和廣泛應(yīng)用,不過,國(guó)外的人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),沒有對(duì)中國(guó)市場(chǎng)優(yōu)化的內(nèi)容,在中國(guó)比較容易水土不服;國(guó)外的一些系統(tǒng)在中國(guó)能不能運(yùn)用起來,還需要實(shí)踐檢驗(yàn),更需要在應(yīng)用的過程中不斷優(yōu)化。

王楓自信地說:“在中國(guó)市場(chǎng),我們已經(jīng)將頂尖的人工智能技術(shù)真正地應(yīng)用到K12教育中?!?/p>

團(tuán)隊(duì)成員:頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家+頂級(jí)名師

論答核心團(tuán)隊(duì)成員

論答團(tuán)隊(duì)成員主要由兩部分人組成:頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家+頂級(jí)名師。

王楓是美國(guó)佐治亞大學(xué)(University of Georgia)教育技術(shù)學(xué)博士,賓夕法尼亞大學(xué)(University of Pennsylvania)、弗吉尼亞大學(xué)(Universityof Virginia)博士后。

2008年,王楓開始了自己在美國(guó)體制內(nèi)的創(chuàng)業(yè)生涯,先后在美國(guó)圣瑪麗山學(xué)院和紐約城市大學(xué)興辦在線教育專業(yè),從事在線教育管理。

2015年,王楓回國(guó),準(zhǔn)備開發(fā)中國(guó)第一款人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng),他在弗吉尼亞大學(xué)的朋友馬鎮(zhèn)筠博士隨后加入了開發(fā)團(tuán)隊(duì)。馬鎮(zhèn)筠是美國(guó)弗吉尼亞大學(xué)(University of Virginia)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士,是一位同樣來自農(nóng)村地區(qū)、同樣通過考試改變命運(yùn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

馬鎮(zhèn)筠在國(guó)際核心期刊及學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表自適應(yīng)設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)分析、個(gè)性化醫(yī)療等相關(guān)領(lǐng)域論文20余篇,并長(zhǎng)期擔(dān)任統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域各類學(xué)術(shù)雜志的評(píng)審。曾聯(lián)合主持了美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院(NIH)和Moffitt研究中心的多項(xiàng)科研課題,擔(dān)任了多個(gè)美國(guó)政府和研究機(jī)構(gòu)的科學(xué)評(píng)審委員會(huì)(Scientific Review Committee)委員,累計(jì)評(píng)審科研經(jīng)費(fèi)申請(qǐng)100余項(xiàng)。

2016年,王楓與馬鎮(zhèn)筠等中美頂級(jí)大數(shù)據(jù)算法專家組建了論答公司。王楓在美國(guó)高校的工作經(jīng)歷使其積累了大量大數(shù)據(jù)方面的科學(xué)家人脈,在美國(guó)組建論答算法人才團(tuán)隊(duì)的過程得以比較順利。

頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家成員包括Ryan Baker,美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)(University of Pennsylvania)教育學(xué)院終身教授、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析研究中心(PennCenter for Learning Analytics)主任。Baker教授在各類期刊和會(huì)議發(fā)表了260余篇學(xué)術(shù)論文,先后主持了美國(guó)科學(xué)基金會(huì),蓋茨基金會(huì)等研究基金的多項(xiàng)重大項(xiàng)目,累計(jì)獲得研究經(jīng)費(fèi)超過1600萬(wàn)美元。

還包括胡飛芳博士,美國(guó)喬治華盛頓大學(xué)(George Washington University)統(tǒng)計(jì)學(xué)終身教授,中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院教授,2012年入選中組部***國(guó)家特聘專家。胡飛芳博士主持過5項(xiàng)美國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金(其中包括美國(guó)自然科學(xué)杰出青年基金)以及2項(xiàng)新加坡自然科學(xué)基金。

“人工智能+教育最早的體現(xiàn)形式是自適應(yīng)學(xué)習(xí),其實(shí)90年代在美國(guó)就已經(jīng)開始了。所以說,我們站在‘巨人的肩膀’上是毫不猶豫的。我們團(tuán)隊(duì)有美國(guó)最頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師,利用原始文獻(xiàn)以及根據(jù)中國(guó)的教學(xué)體系,進(jìn)行原創(chuàng)性開發(fā)。比如,我們根據(jù)每個(gè)學(xué)科體系的實(shí)際情況,不斷調(diào)整算法;背后的知識(shí)圖譜是名師團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)科學(xué)家,通過平均每天3小時(shí)以上、持續(xù)3-5個(gè)月的碰撞才做出來的。”王楓說。

打入B端市場(chǎng)

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論答主要面向B端市場(chǎng),目標(biāo)是B端的學(xué)校和教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。2018年,論答將大規(guī)模推廣與培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的合作。

目前,論答已經(jīng)與江浙滬、湖南湖北,山東等地的幾十所學(xué)校合作。第一步是使用論答的測(cè)評(píng)系統(tǒng),希望能夠幫助他們檢測(cè)孩子的學(xué)習(xí)問題,使老師對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況更了解;第二步,希望與更多學(xué)校合作,包括現(xiàn)有已經(jīng)合作的學(xué)校,能夠更深度應(yīng)用論答的產(chǎn)品。

“我們的原創(chuàng)開發(fā)題目,針對(duì)中國(guó)的任何一家學(xué)校和教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu),都可以實(shí)現(xiàn)‘拎包入住’。”王楓說。

面向B端市場(chǎng)的難點(diǎn)主要在于,公立學(xué)?;蛘吲嘤?xùn)機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能用于應(yīng)試教育的接受度,的確是有一個(gè)過程。

對(duì)于公立學(xué)校而言主要有三個(gè)原因。

首先,即使覺得系統(tǒng)很精準(zhǔn)很靠譜,但并不知道如何利用學(xué)習(xí)系統(tǒng)教學(xué),發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問題又沒有時(shí)間精力解決;上課過程中,每個(gè)學(xué)生的進(jìn)度不一樣,進(jìn)行真正的分層分組教學(xué)會(huì)非常困難。

其次,學(xué)校的管理制度和教學(xué)運(yùn)營(yíng)本身已經(jīng)很成熟,系統(tǒng)的應(yīng)用等于要把整個(gè)體系打亂,教師時(shí)間分配和教室空間利用等全部要重新設(shè)計(jì)。

再次,站在老師的角度,用產(chǎn)品可能跟升職沒有關(guān)系,還得把自己工作搞得很復(fù)雜。所以這也是很大的挑戰(zhàn)。

對(duì)于教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)而言,挑戰(zhàn)也不小。使用人工智能系統(tǒng)需要重新備課;另外,很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)設(shè)施可能也都不完善。

論答創(chuàng)立已有兩年時(shí)間,雖然已經(jīng)投入好幾千萬(wàn)研發(fā)成本,不過王楓認(rèn)為,論答從商業(yè)上來說,走的是長(zhǎng)線,將持續(xù)投入,“這個(gè)市場(chǎng)足夠大,1.6億中小學(xué)生,技術(shù)的邊際成本為0?!?/p>

王楓也很感謝投資人以及星河互聯(lián)的支持,“他們也有耐心,大家都相信這事情是靠譜的。”

“非??春谜摯鸬那熬埃旱谝唬瑘F(tuán)隊(duì)優(yōu)秀,由頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家和頂級(jí)名師組成;第二,算法與平臺(tái)已根據(jù)國(guó)情落地,是國(guó)內(nèi)首個(gè)以頂級(jí)算法為基礎(chǔ)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)。”星河互聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)教育事業(yè)部負(fù)責(zé)人表示。

“論答像英特爾,Intel Inside,作為芯片給終端廠家賦能。論答人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng),為老師、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和學(xué)校賦能,提高教學(xué)效果和效率?!蓖鯒髡f。

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原文標(biāo)題:案例丨用AI創(chuàng)造100萬(wàn)個(gè)名師 論答嘗試以技術(shù)手段推進(jìn)教育公平

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    的頭像 發(fā)表于 11-05 16:08 ?1075次閱讀

    電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)裝置的電流不平衡度測(cè)量精度能達(dá)到多少?

    是具體精度范圍、技術(shù)支撐及典型案例: 、精度等級(jí)與標(biāo)準(zhǔn)要求 根據(jù)國(guó)標(biāo) GB/T 19862-2016《電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)設(shè)備通用要求》,電流不平衡度測(cè)量精度分為 A 級(jí)(高精度)和S 級(jí)(常規(guī)精度) : A
    的頭像 發(fā)表于 11-05 15:50 ?436次閱讀

    電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)裝置三相不平衡度能實(shí)時(shí)算嗎?

    是的,現(xiàn)代電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)裝置能夠?qū)崟r(shí)計(jì)算三相不平衡度,且精度和響應(yīng)速度已達(dá)到工程實(shí)用水平。以下從技術(shù)實(shí)現(xiàn)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、硬件支撐和實(shí)際應(yīng)用四個(gè)維度展開分析: 、核心算法與動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力 對(duì)稱分量法
    的頭像 發(fā)表于 10-15 16:22 ?402次閱讀

    三相不平衡度的國(guó)標(biāo)是怎樣規(guī)定電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)裝置的監(jiān)測(cè)精度的?

    的監(jiān)測(cè)精度需滿足以下核心要求: 、監(jiān)測(cè)精度的核心指標(biāo)與限值 1. 電壓不平衡度(ε?%) 測(cè)量誤差 :絕對(duì)誤差≤±0.2%(如實(shí)際不平衡 2.0% 時(shí),裝置測(cè)量值應(yīng)在 1.8%~
    的頭像 發(fā)表于 10-11 16:31 ?1349次閱讀
    三相<b class='flag-5'>不平衡</b>度的國(guó)標(biāo)是怎樣規(guī)定電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)裝置的監(jiān)測(cè)精度的?

    變頻器輸出不平衡及對(duì)策

    變頻器輸出不平衡是工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域中常見的問題,它可能導(dǎo)致電機(jī)運(yùn)行異常、設(shè)備損壞甚至生產(chǎn)事故。本文將深入分析變頻器輸出不平衡的原因,并提出相應(yīng)的解決方案,幫助工程師和技術(shù)人員有效應(yīng)對(duì)這挑戰(zhàn)。
    的頭像 發(fā)表于 08-23 17:09 ?1986次閱讀
    變頻器輸出<b class='flag-5'>不平衡</b>及對(duì)策

    無軸承異步電機(jī)的不平衡振動(dòng)補(bǔ)償控制

    針對(duì)由質(zhì)量偏心引起的無軸承異步電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡振動(dòng)問題,首先對(duì)不平衡振動(dòng)的產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行了分析;然后,研究給出了無軸承磁懸浮轉(zhuǎn)子的不平衡振動(dòng)位移提取算法、不平衡振動(dòng)前饋補(bǔ)償控制力的實(shí)時(shí)估算
    發(fā)表于 07-14 17:37

    輪轂電機(jī)不平衡電磁力對(duì)車輪定位參數(shù)的影響

    給車輪,對(duì)車輪定位參數(shù)產(chǎn)生定的影響。針對(duì)上述問題,本文中以款無減速機(jī)構(gòu)輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車對(duì)象,在建立其傳動(dòng)系動(dòng)力學(xué)模型,、雙橫臂懸架動(dòng)力學(xué)模型和輪轂電機(jī)不平衡電磁力數(shù)學(xué)模型的基
    發(fā)表于 06-10 13:17

    伺服電機(jī)三相不平衡原因及解決方法

    系統(tǒng)分析造成伺服電機(jī)三相不平衡的六大根源,并提供針對(duì)性的解決方案,幫助工程師從源頭消除隱患。 、電源質(zhì)量缺陷引發(fā)的相位失衡 電網(wǎng)電壓波動(dòng)是導(dǎo)致三相不平衡的首要因素。當(dāng)輸入電壓偏差超過額定值的±5%時(shí),電機(jī)繞組阻抗
    的頭像 發(fā)表于 05-06 07:40 ?1736次閱讀
    伺服電機(jī)三相<b class='flag-5'>不平衡</b>原因及解決方法

    3A325薄型平衡不平衡變壓器Anaren

    3A325薄型平衡不平衡變壓器Anaren 3A325 是款由 Anaren Microwave 生產(chǎn)的表面貼裝(SMD)巴倫變壓器(Balun Transformer),適用于無線通信和射頻
    發(fā)表于 03-11 09:31

    伺服電子變壓器輸出電壓不平衡的原因及相應(yīng)的解決方案

    僅影響了伺服系統(tǒng)的性能,還可能對(duì)設(shè)備造成損害。本文將從多個(gè)方面深入探討伺服電子變壓器輸出電壓不平衡的原因,并提出相應(yīng)的解決方案。 首先,電源電壓波動(dòng)是導(dǎo)致伺服電子變壓器輸出電壓不平衡的主要原因之。在實(shí)際工業(yè)環(huán)境
    的頭像 發(fā)表于 02-23 12:19 ?1495次閱讀
    伺服電子變壓器輸出電壓<b class='flag-5'>不平衡</b>的原因及相應(yīng)的解決方案

    B0430J50100AHF超小型不平衡轉(zhuǎn)平衡變壓器

    B0430J50100AHF超小型不平衡轉(zhuǎn)平衡變壓器B0430J50100AHF是Anaren推出的款超小型、低成本且低輪廓的不平衡轉(zhuǎn)平衡
    發(fā)表于 02-08 09:26