如同汽车无人驾驶一样，需要激光雷达扫描、三维重建、高精度定位、神经网络学习等人工智能技术。
无锡奥特维科技股份有限公司环境健康安全部经理王海舟当场就报名了服务站的培训活动，“我一直很想学习绿电交易的价格机制、市场风险以及碳计量、绿电认证等内容，但苦于身边并没有专业机构开展类似培训，所以只能停留在‘网络学习
支持建设高技能人才培训基地、技能大师工作室、劳模和工匠人才创新工作室，通过职工培训中心、产业学院、网络学习平台等开展技能人才培养，承担中小微企业和社会培训任务。
该公司电力调度控制中心水电及新能源科经理卓毅鑫介绍道，广西电网建立了气象预报风速修正模型，运用深度神经网络学习算法，陆上风电预测准确率达95%，光伏达96%。
学校与国家电网有限公司技术学院分公司实行一体化办学，除举办普通专科学历教育外，还是国家电网有限公司技术技能人才培养基地、全产业链培训服务平台、国际合作交流平台、职业教育发展研究中心、技能等级评价指导中心和网络学习服务中心
为解山地风电功率预测难题，广西建立了针对性的气象预报风速修正模型，采用深度神经网络学习算法，将风速预测偏差降低30%。”
公司积极打造网络学习“微课堂”，利用公众号专栏和抖音号，通过拍视频快问快答形式学，通过酷学院推出任务和考试云端学，利用公司宣传栏、电子屏等宣传阵地学，编发党员、团员学习心得体会和实践认识简报；组织开展“
该公司积极打造网络学习“微课堂”，利用微信公众平台实时推送党的二十大报告解读、观点集锦、思维导图等，并第一时间把报告要点、金句、关键词制作成电子屏、展板、海报等，让报告精神形象化、具体化，推进报告精神入心入脑
鼓励各类企业结合实际把高技能人才培养纳入企业发展总体规划和年度计划，依托企业培训中心、产教融合实训基地、高技能人才培训基地、公共实训基地、技能大师工作室、劳模和工匠人才创新工作室、网络学习平台等，大力培养高技能人才
把学习党的十九届六中全会精神作为当前及今后一个时期的首要政治任务，作为党史学习教育的重要内容，充分利用中心组理论学习、“第一议题”“三会一课”“主题党日”和内外部网络学习平台专题学习全会精神，教育引导全员全面系统学习领会全会精神的丰富内涵与核心要义
在培训形式上，国网宁海县供电公司各单位多措并举，利用网络学习平台、案例分析、情景呈现、邀请专家、厂家技术人员上门“查漏补缺”等授课方式，实施“关”前练兵。
变电站自主检修作业机器人智能协同关键技术研究针对复杂环境下变电站自主运维检修作业机器人智能协同高效作业科学问题，开展复杂环境下作业规划与安全控制、快速自生成网络学习、智能协同作业等相关基础研究，突破和解决制约变电站自主检修作业机器人发展的瓶颈问题
突出需求导向，针对不同的干部，采取到高校进修、到先进地区考察学习、远程网络教学、送教上门、实战演练等多种培训方式，举办“院士讲座”“专家讲座”，建立生态环境专业电子图书馆等网络学习平台。
鼓励企业特别是行业龙头骨干企业建设企业大学、职工培训中心、网络学习平台等培训载体。
与bp神经网络相比，rbf神经网络学习速度快，并可有效避免陷入局部最小值。rbf神经网络可能存在过学习的问题，即训练得到的模拟曲线在两个样本点之间不平滑。
一是主动对接工程驻地政府，及时掌握当地疫情防控政策，科学有序安排施工人员入场；二是成立疫情防控工作领导组，按照“一项目一方案”工作要求，统一指挥部署各项目积极开展人员信息排查、防疫物资储备、网络学习培训
为确保“抗疫情、促工作”两不误，经过公司党政主要领导反复推敲、精心谋划，并广泛征求领导班子成员和相关职能部门负责人的意见建议，开展了“阻击疫情、蓄力前行”网络学习专项活动，组织员工通过学习科学防控疫情知识
近日，千阳供电分公司根据市县财政部门统一安排部署，通过网络在线学习形式，组织开展2019年度会计人员继续教育培训工作。本次继续教育时间为2019年10至12月，该公司安排财务部门结合网络在线学习，开展部门内部相关的会计知识后续教育学习
此次继续教育以网络学习形式进行，内容包括公需科目和专业科目。公需科目为具有会计专业技术人员可登录省人社厅“陕西省专业技术人员继续教育平台”参加网络学习，网络学习须全部学完三个科目。
最近，某市供电公司积极组织开展“学习强国”平台的推广和使用，“学习强国”app成为该公司干部员工业余时间手机浏览的必点项，引领广大员工网络学习新潮流。
为了测试网络学习成效，岐山分公司积极组织全体党员实名注册，参与网络答题。
人才是科研创新的基石，德力西电气始终高度关注创新人才的引进和培养，为员工提供e-learning网络学习平台，组织员工参加素质拓展活动，通过导师制等推广，为研发人员提供软实力和硬技能的提升。
在广阳区环保局办公室，几名党员干部围坐在一起，通过网络学习习近平总书记全国生态环境保护大会重要讲话精神。
该系统基于日本理光先进的图像识别算法和机器视觉技术，采用深度神经网络学习的方法，代替传统的人工巡检模式，解决了太阳能光伏电站巡检效率低、准确性差、成本高等问题。
该系统基于日本理光先进的图像识别算法和机器视觉技术，采用深度神经网络学习的方法，代替传统的人工巡检模式，解决了太阳能光伏电站巡检效率低、准确性差、成本高等问题。
