智慧能源系统通过整合人工智能（AI）与大数据技术，显著提升了用电量预测的准确性和效率。AI模型能够分析历史用电数据、天气条件、经济指标等多维度信息，为电网调度、能源分配提供科学依据。以下从技术原理、实现方法和代码示例展开说明。数据预处理步骤包括缺失值填充、异常值检测和归一化。以上方法展示了AI与大数据的协同效应。未来随着边缘计算和联邦学习的发展，预测系统将更加实时化和隐私安全。某省级电网通过LST

智慧能源系统通过整合人工智能（AI）与大数据技术，显著提升了用电量预测的准确性和效率。AI模型能够分析历史用电数据、天气条件、经济指标等多维度信息，为电网调度、能源分配提供科学依据。以下从技术原理、实现方法和代码示例展开说明。数据预处理步骤包括缺失值填充、异常值检测和归一化。以上方法展示了AI与大数据的协同效应。未来随着边缘计算和联邦学习的发展，预测系统将更加实时化和隐私安全。某省级电网通过LST

协同过滤和深度学习结合的方法是新闻推荐的主流技术。新闻推荐系统的数据通常来自用户日志、社交网络和第三方数据源。新闻推荐系统通过分析用户行为大数据，能够精准推送符合用户兴趣的内容。用户行为数据包括点击、浏览时长、评论、分享等，这些数据经过清洗和结构化后成为训练模型的输入。推荐系统的评估指标包括准确率、召回率、F1值和用户满意度等。新用户和新内容的冷启动问题可以通过内容相似性推荐和混合推荐策略解决。人

人工智能技术为智能家居大数据处理提供了多方位解决方案。随着算法优化和硬件进步，未来智能家居系统将更加智能化、个性化和隐私安全。边缘AI、联邦学习和多模态学习等技术的融合将进一步推动行业发展。