简介：摘要：随着当代信息化的不断发展，计算机的应用越来越智能化，自动化控制应用范围越来越广泛，人们的生产生活逐渐被自动化技术带来的便利所充斥。随着自动化技术越来越完善，自动化技术也在电力系统中得到了广泛应用，使得供配电系统的工作效率得到显著提高，节省了大量人力和时间资源。对配电自动化系统的运维管理策略展开了讨论和分析。配电自动化的出现，很大程度上解决了用电问题，全面高效地保障了供电的稳定。配电自动化的发展不仅使我国人民的总体用电质量得到了保证，同时也在一定程度上保障了我国的用电安全问题。

简介：摘要：当前我国经济市场不断扩大，为国家发展和社会高质量建设提供了强有力的支撑。在经济发展势头良好的背后，离不开现代高新技术的推动。对工业来说，电力系统中自动化技术的出现将整个行业都推向了时代最前端，高效率又精准的生产作业将各种经济效益和社会效益都推向最大化，使得当代电力系统应用更加便捷，已经成为了行业中离不开的重要支柱。

简介：摘要：随着现代技术的快速发展，我国也在积极对电力系统智能导航巡检仪进行技术开发，并时刻掌握科技发展动态，以便将最新技术与其融合，丰富巡检仪功能内容。技术更新完成后，需要加强其应用，因此人才的培养至关重要，所以在应用智能导航巡检仪的过程中，对其相关电力巡检工作的管理制度进行完善，从而加强巡检技术人员对巡检仪的应用能力。

简介：摘要目的建立基于深度学习光相干断层扫描（OCT）图像眼底病变的眼底智能辅助诊断系统，初步评估其应用价值。方法诊断性试验研究。2016年至2019年期间于浙江大学医学院附属第二医院眼科中心就诊的25 000例患者的25 000张OCT图像作为眼底智能辅助诊断系统的训练集和验证集。其中，黄斑前膜、黄斑水肿、黄斑裂孔、脉络膜新生血管（CNV）、老年性黄斑变性（AMD）各5 000张。训练集、验证集分别为18 124、6 876张。通过迁移学习Attention ResNet结构算法，对OCT图像进行特征性病变识别，通过特定程序提取疾病特征，根据目标病变的统计特征，将给定的图像与其他类型的疾病进行区分。初步形成黄斑前膜、黄斑水肿、黄斑裂孔、CNV、AMD的模型算法，建立5种模型的眼底智能辅助诊断系统。应用受试者工作特征曲线及曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异性评估眼底智能辅助诊断系统中各模型辅助诊断的性能。结果眼底智能辅助诊断系统中，黄斑前膜模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为93.5%、99.23%，AUC为0.983 7；黄斑水肿辅助诊断的灵敏度、特异性分别为99.02%、98.17%，AUC为0.994 6；黄斑裂孔模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为98.91%、99.91%，AUC为0.996 2；CNV模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为97.54%、94.71%，AUC为0.987 5；AMD模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为95.12%、97.09%，AUC为0.985 3。结论基于深度学习OCT图像眼底病变的眼底智能辅助诊断系统对于辅助诊断黄斑前膜、黄斑水肿、黄斑裂孔、CNV、AMD的诊断性能较高。