人工智能是当前时代最强大的技术力量之一，我们现在正处于人工智能改变世界的大时代。

随着边缘设备处理的任务越来越复杂， 以及人工智能能力的急速提升，把人工智能能力部署到边缘计算设备，能更加有效地应用好强大的技术力量到业务运作中去。

什么是边缘人工智能

大语言模型(LLM)自2022年11月30日ChatGPT发布以来，持续引起AI应用的热点关注， 2023年的LLaMa2的开源发布，更加推波助澜地掀起了各类应用大模型的发展，各研究团队的你争我赶地追最佳智能排名，各应用链接框架也随之发展， 相关的商业应用生态系统正在高速发展中。

电力能源是现代经济体运行的支柱，也是能源变革的核心。 随着社会经济发展，我们的电力能源需求在不断增长，日常生活对电力的依赖也在增加。电网(包括微网)作为承载电力能源运输的主管道，除了要面对气候变化、自然灾害和网络威胁外，也因自身电力能源变革的特点，需要增加更多的弹性和韧性。

国际能源组织(IEA)的报告称，2021 年智能电网投资增加 6%，以支持越来越多的充电式交通工具 (EV)，接纳可再生能源，以及储能设施等等。

CPLEX 求解器具有非常高的鲁棒性和可靠性，能够解决高达数百万个变量和约束的求解问题， 是解决大型困难模型的首选， 甚至在某些大型问题上是唯一的可行选择。

算法特点

CPLEX 具有许多复杂的功能，可以极大地提高求解性能，其中包括：复杂的问题预处理、高效的重新启动、敏感性分析、不可行性查找器等。

线性规划

优化是分析业务问题并做出解决问题的最佳决策的重要过程和工具。用数学术语来说，优化是从所有可行解决方案集中找到最佳解决方案的过程。

构建模型

优化过程的第一步是构建合适的模型； 建模是用数学术语识别和表达问题的目标(Objective)、变量(Variable)和约束(Constraints)的过程。

现代商业环境日趋复杂， 商业目标的实现受到各种约束条件限制，如何在已有的资源条件下，实现最佳的目标？ 亦或者要实现企业预定的战略目标，如何使用最经济的资源投入来实现？  

要回答这些问题，除非是简单的场景，否则往往需要用科学的数学模型化的优化方法帮忙寻找最优方案。 这些数学优化方法有不少，但真正在实际环境中用到的方法不多，我们分开几集分别介绍， 本集介绍最基本的线性规划(Linear Programming)方法。

从我们过往的不少企业项目中，发现数据质量是最参差不齐的，究其原因，质量较佳企业的基本都有数据治理的项目，我们也通常建议数据质量欠佳的企业，先从数据治理(Data Governance) 开始，我们编写本博文方便大家认识数据治理， 文章由以下三个部分组成：

• 什么是数据治理
• 为什么数据治理很重要
• 有哪些数据治理最佳实践可参考

什么是数据治理？

疫情后如今，每家公司都必须经历业务转型。 这简直是必需品，因为我们在商业上所做的一切都离不开线上，包括销售和客户沟通， 也已经面临人工智能的挑战。

无论是大企业是中小企业， 业务转型发展需要很多要素条件，使用科技手段往往是首选，例如数字建模、智能优化等先进工具和方法帮助转型变革。可以肯定的是，这些不会在一夜之间发生， 企业家需要一个路线图和一个深思熟虑的策略来帮助您准确地到达您想要的目标位置。

预测并不是什么新鲜事，而是根据以前的学习来猜测未来的旧概念。每天我们都会遇到预测未来结果的情况，或者我们想知道我们本来可以更早知道这一点。