大型语言模型在新型电力系统建设中展现出广阔应用前景，主要包括负荷与发电预测、智能调度优化、故障诊断、能源交易和用户交互等领域。通过处理高维非线性数据，大模型能提升预测精度和系统效率。然而，其应用仍面临数据隐私、计算资源、模型解释性和实时性等挑战。未来随着技术进步，大模型有望成为推动智能电网发展和实现"双碳"目标的关键技术，但需平衡创新与风险，加强跨领域合作和标准制定。

浅析Python中深拷贝和浅拷贝的区别

最近看了BP神经网络(Back Propagation Neural Networks)，对于其中误差反向传播公式的推导比较困惑，在参考周志华老师的《机器学习》和网上一些博客后，做出一个简单的还原。1. BP网络模型及变量说明1.1 模型简图1.2 变量说明：ml：第l层神经元个数x(1)p: 输入层第p个神经元，p=1…m1；yk : 输出层第k的神经元的输

神经网络M-P模型

使用python的opencv将图像分割后的mask轮廓叠加在原图上

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