来源：北极星输配电网2016-05-31

为全面建成智能用电网络，本文提出智能能量管理理论，核心思想是在大规模用电大数据的基础上，采取机器学习算法剖析用户用电特性，引入效用概念对负载能效进行评估，并在用户侧用能行为自识别的基础上对可再生能源、储能装置及各类型负载进行协同需求响应调度和节能自动化

来源：高科技与产业化2016-05-31

基于机器学习、大数据分析理论、行为特征分析，实现对用电大数据的深度剖析，为用户提供差异化的节能方案，提高局部网络内的综合运行能效。共享：参与需求响应，实现能源共享。...为全面建成智能用电网络，本文提出智能能量管理理论，核心思想是在大规模用电大数据的基础上，采取机器学习算法剖析用户用电特性，引入效用概念对负载能效进行评估，并在用户侧用能行为自识别的基础上对可再生能源、储能装置及各类型负载进行协同需求响应调度和节能自动化

来源：北极星输配电网2016-05-30

技术发明专利｜一种电力系统数据的处理方法及装置（附示例）本发明公开了一种电力系统数据的处理方法及装置，所述电力系统数据的处理方法在获取电力系统数据后，会通过机器学习算法对各类电力系统数据进行处理分析，并得到每一类电力系统数据的趋势走向结果

来源：北极星输配电网2016-05-30

可选的，所述机器学习算法包括：聚类算法、分类算法、预测算法、关联分析算法、利群点分析算法、协同过滤分析算法和/或what-if仿真分析算法。...其中，所述机器学习算法可以包括聚类算法、分类算法、预测算法、关联分析算法、利群点分析算法、协同过滤分析算法和/或what-if仿真分析算法。

来源：电力信息与通信技术2016-05-19

其次，提出了一种基于大数据的复杂电网运行知识发现方法，通过在线样本生成、分布式特征提取与机器学习，实现了电网关键断面的在线识别和运行极限的精细化表达，为运行人员驾驭日益复杂的电网提供了基于数据驱动的手段

来源：电力系统自动化2016-05-03

借助于数据统计、机器学习、传统数据挖掘、领域知识挖掘，以及数据可视化等技术，洞察并展现一些隐藏于大数据中的分布、关系、趋势、模式、规律及性质，从中获悉用户个性化用能需求与特性、能耗的时空分布等。

来源：电力系统自动化2016-04-27

大数据分析技术有：遗传算法、神经网络、数据挖掘、回归分析、分类分析、聚类分析、关联规则学习、数据融合与集成、机器学习、自然语言处理、情感分析、空间分析、时间序列分析等。

来源：电力系统自动化2016-04-25

用以发现知识的技术有:遗传算法、神经网络、数据挖掘、专家识别、回归分析、聚类分析、关联分析、数据融合、机器学习、自然语言处理、情感分析、空间分析、时间序列分析及其他计量学方法。...一个例子是google采用机器学习和神经网络来分析服务器群的数据,掌握大量变量之间的交互。神经网络在无显式编程下自适应学习,大大提高服务器群的效率,发现普通人注意不到的复杂互动关系。

来源：商业伙伴2016-04-12

例如，在中小银行，机器学习可以实现自动欺诈探测；可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式；借助语音识别技术能够自动完成电话客服；声音识别可以核实来电者的身份。

来源：深圳中兴力维技术有限公司2016-03-29

深圳中兴力维技术有限公司首席技术官曹友盛博士机器学习的三种类型znv中兴力维曹友盛博士接受c114采访时认为，深度机器学习分三种：督导型、半督导型、非督导型。...而znv中兴力维将提供两种机器学习方法，一种是基于云端的机器学习，客户可以将数据传输到力维云的深度认知进行机器学习，产生的数据模型返回客户中心后，帮助客户改善其现有运营结构。

来源：领能知道2016-03-25

在习近平总书记和新西兰总理约翰基的见证下，远景能源与新西兰第二大城市基督城签署了智慧城市战略合作框架协议，借助其在智能传感、物联网、云计算、人工智能、机器学习、预测等领域的前沿技术，为基督城打造智慧城市管理平台

来源：北极星输配电网2016-03-18

能源大数据分析技术运用数理统计、模式识别、神经网络、机器学习、人工智能等深度数据挖掘算法，分析、提取数据信息中蕴含的潜在价值，是实现更高效的能源利用，降低用户的能源支出的关键一环。

来源：能源互联网2016-03-15

能源大数据分析技术运用数理统计、模式识别、神经网络、机器学习、人工智能等深度数据挖掘算法，分析、提取数据信息中蕴含的潜在价值，是实现更高效的能源利用，降低用户的能源支出的关键一环。

来源：深圳中兴力维技术有限公司2016-03-03

大数据让人们可以通过机器学习、机器建模、数据分析的方法来预测被监控管理设备的健康状况，提出设备优化和技能减排的方案。大数据让中兴力维成为专家，大数据让人人成为专家。...中兴力维多年来已经累积了许多专利技术，接下来将继续在尖端技术上着力研发，比如物体(人脸)识别、行为分析、数据采集、数据分析、数据模型、智能分析、机器学习和机器决策等，并快速将研发成果融入到产品中。

来源：电力专家联盟2016-02-19

同时，这项合作也将利用机器学习和预测分析能力来推动未来创新。

来源：人民邮电报2016-01-21

信息化时代仍处于发展中期，以智能传感、机器学习和简单决策为代表的智能化时代是信息化时代的大数据基础设施、云计算设施建设完成之后才能有决策分析数据来支撑物联网的这些智能化功能。

来源：飞象网2016-01-11

物空云数据服务---江波龙科技携手ibm推出基于ibm的supervessel(超能云)物联网云平台，可以提供高效的数据存储、数据分析，和未来的人工智能、机器学习方面的服务。

来源：IBM中国2016-01-06

机器学习watsonapi系列实现数据处理自动化，持续监控新数据和用户交互，并根据所了解的优先级对数据和结果进行排列。...随着设备与系统的物理世界变得高度数字化，这些功能将使客户、合作伙伴和开发人员通过机器学习以及与非结构化数据相关联，从而更有效地利用数据。

来源：O’Reilly2016-01-06

物联网领域将变得越来越小,除了从业者以外还包括如下的硬件标签:数据分析、机器学习、平台设计，这些因素同样也是至关重要的。...而物联网的驱动力则来自于：无所不在的连接、廉价的硬件、廉价的数据处理和机器学习。更重要的是，新硬件运动驱动着物联网的发展并使其快速且低成本的发展物联网系统。

来源：北京大学光华管理学院2015-12-29

创新中心目前工作重点集中在四个方面：成为管理思想的领先者，关注企业未来所面临的挑战和问题;发展软件工程，关注智慧城市和未来个人化医疗的发展空间;探索发展机器学习技能;鼓励内部创业，柏林作为德国的创业企业最聚焦的地方