Les routines avancées d’apprentissage automatique utilisent les interfaces de programmation d’applications (API) de la plateforme GI.cloud pour exécuter l’apprentissage automatique. Avec l’Université de Chypre, notre article a été récompensé comme une contribution exceptionnelle. La présentation orale devant des experts industriels et scientifiques du monde entier a été un grand succès.
Dans une deuxième contribution, nous partageons les dernières réalisations en matière de modélisation de la performance photovoltaïque adaptable , où le modèlebien connu dufacteur de perte (LFM) et le modèle de performance mécaniste (MPM) sont combinés pour une prédiction avancée de la performance. Les modèles peuvent être combinés avec le produit Outdoor Test Facility de Gantner et la surveillance des centrales photovoltaïques.
Pour de plus amples informations, des articles ou des présentations, veuillez contacter otf@gantner-instruments.com ou visiter notre site web.
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Surveillance des volcans à long terme – Une étude de terrain
La surveillance de l'activité volcanique est une question importante dans l'atténuation des risques naturels. Récemment, la plupart des problèmes mortels se sont produits sur des volcans à faible énergie et à activité modérée, ce qui en a fait des lieux touristiques attractifs (par exemple, l'éruption du mont Ontake en 2014 au Japon). Pour ce type de volcans, la surveillance passe par des mesures multiphysiques sur des réseaux denses. Les réseaux distribués de capteurs doivent s’adapter facilement à l’évolution du volcan et à l’apparition de nouvelles zones actives comme les fumerolles ou les flux thermiques élevés dans le sol.
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