Շնորհավոր Նոր Տարի Օձի տարում,
Դա պետք է լինի «Deepseek» և «Nezha»!
Քանի որ այն արագորեն տարածվում է ամբողջ աշխարհում,
Ես նրա հետ մտքերի մեջ կորած էի։
Քաղաքաշինության և թվայնացման արագացման հետ մեկտեղ, ջրային ռեսուրսների կառավարման մոդելը արագացրել է արդյունավետության, ծառայությունների, տվյալների, որոշումների կայացման և կանխատեսման բարելավման ուսումնասիրությունը: Հրատապ է դարձել օգտագործել մեծ տվյալները՝ բիզնեսի աջակցությունը և կանխատեսողական սպասարկումը լրացնելու համար: Այսօր թող DeepSeek-ը դատողություններ և վերլուծություններ կատարի մեր խելացի ջրային հարցերի վերաբերյալ: Որպես խելացի ջրային հարցերի մասնակից, արդյո՞ք սա արձագանք է գտնում մեզ մոտ:
Հարց 1:
Որո՞նք են խելացի ջրահեռացման հիմնական թերությունները հիմա։
(Հետևյալ բովանդակությունը ստեղծվել է արհեստական բանականության կողմից՝ հղման համար)
1. Տվյալների հավաքագրման և ինտեգրման դժվարություն
✳Տվյալների բազմազան աղբյուրներ. Դժվար է միավորել տվյալները բազմաթիվ աղբյուրներից, ինչպիսիք են սենսորները, մոնիտորինգի սարքավորումները և ձեռքով կատարված գրառումները:
✳Տվյալների որակի փոփոխություն. Տվյալները կարող են բացակայել, աղմկոտ լինել կամ անհամապատասխան ձևաչափով լինել։
2. Համակարգային ինտելեկտի ցածր աստիճան
✳ Ձեռքով աշխատանքի վրա կախվածություն. շատ համակարգեր դեռևս պահանջում են մեծ քանակությամբ ձեռքով միջամտություն, և ավտոմատացման մակարդակը բարձր չէ։
✳Ինտելեկտուալ վերլուծության բացակայություն. տվյալների վերլուծության հնարավորությունները սահմանափակ են, և դժվար է ճշգրիտ կանխատեսումներ անել և որոշումների կայացման աջակցություն տրամադրել։
3. Բարդ սարքավորումների սպասարկում և կառավարում
✳Տարբեր տեսակի սարքավորումներ. Տարբեր ապրանքանիշերի և մոդելների սարքավորումները մեծացնում են սպասարկման դժվարությունը:
✳Խափանումների ուշացած հայտնաբերում. Սարքավորումների խափանումները հաճախ հայտնաբերվում են միայն այն դեպքում, երբ խնդիրը լուրջ է։
4. Բարձր էներգիայի սպառում և արժեք
✳Բարձր էներգիայի սպառում. Ջրահեռացման համակարգը շահագործման համար սպառում է շատ էներգիա, ինչը մեծացնում է շահագործման ծախսերը։
✳Բարձր սպասարկման ծախսեր. Սարքավորումների սպասարկման և փոխարինման ծախսերը բարձր են։
5. Շրջակա միջավայրի և կարգավորող մարմինների ճնշումները
✳Խիստ շրջակա միջավայրի պաշտպանության պահանջներ. Անհրաժեշտ է պահպանել շրջակա միջավայրի պաշտպանության ավելի ու ավելի խիստ կանոնակարգերը:
✳Հանրային վերահսկողություն. Հանրությունը մեծ ուշադրություն է դարձնում ջրահեռացման համակարգերի բնապահպանական կատարողականին։
Խելացի ջրահեռացման համակարգի ցավոտ կետը, ըստ էության, բարդ համակարգերի վերափոխման գործում տեխնոլոգիա-կառավարում-հասարակություն կապի մարտահրավերն է, որը պետք է հաղթահարվի «թվային երկվորյակ + համակարգի վերակառուցման» կրկնակի քարշակի միջոցով, այլ ոչ թե պարզ տեխնոլոգիական արդիականացման միջոցով։
Հարց 2:
Ի՞նչ փոփոխություններ կբերի խելացի ջրահեռացումը, եթե այն ընդունի DeepSeek-ը։
(Հետևյալ բովանդակությունը ստեղծվել է արհեստական բանականության կողմից՝ հղման համար)
1. Դինամիկ ռիսկի կանխատեսում և արտակարգ իրավիճակներին արձագանքման արդիականացում
✳Փոթորկային ջրերի հեղեղման մոդելավորում. Deepseek-ի բազմամոդալ մոդելի հիման վրա այն ինտեգրում է օդերևութաբանական ռադարի տվյալները, տեղանքի բարձրությունը և խողովակաշարային ցանցի տոպոլոգիայի տեղեկատվությունը` քաղաքային ջրհեղեղի թվային կրկնօրինակ ստեղծելու համար: Շենժենի օրինակով, արհեստական բանականությունը կարող է մոդելավորել Ֆուտիան քաղաքի ստորգետնյա խողովակաշարային ցանցի ծանրաբեռնվածությունը տեղումներից հետո 2 ժամվա ընթացքում, կանխատեսել 30 սմ-ից ավելի ջրի խորությամբ տարածքները և կապել երթևեկության համակարգը նախապես 15 ջրհեղեղի ենթարկված խաչմերուկները փակելու համար:
✳Խողովակաշարային ցանցի առողջության մասին նախազգուշացում. Օգտագործեք NLP տեխնոլոգիան՝ 20 տարվա պատմական սպասարկման գրառումները վերլուծելու, խողովակաշարի էնդոսկոպիկ պատկերների CV վերլուծությունը համատեղելու և կոռոզիայի արագության կանխատեսման մոդել ստեղծելու համար։
2. Կանխատեսողական սպասարկում
✳Վերլուծելով սենսորային տվյալները՝ Deepseek-ը կարող է կանխատեսել սարքավորումների խափանումները, նախապես կազմակերպել սպասարկումը, նվազեցնել հանկարծակի խափանումների ռիսկը և երկարացնել սարքավորումների կյանքը։
3. Հաստատության շահագործման և պահպանման ծախսերի օպտիմալացումիոն
✳Պոմպակայանի ինտելեկտուալ խմբային կառավարում. Շանհայի Սուչժոու գետի ջրահեռացման համակարգում Deepseek-ի ուժեղացված ուսուցման մոդելը իրական ժամանակում վերլուծում է 16 պոմպակայանների ջրի մակարդակը, էլեկտրաէներգիայի գնի գագաթնակետային և հովտային ցուցանիշները, ինչպես նաև մակընթացային տվյալները՝ պոմպերի համադրությունը դինամիկ կերպով կարգավորելու համար։
✳Տիղմահեռացման ռոբոտների ուղիների պլանավորում. Գուանչժոուն օգտագործում է արհեստական բանականությամբ աշխատող խողովակաշարերի ստուգման ռոբոտներ՝ եռաչափ կետային ամպերի միջոցով 60%-ից ավելի տիղմածածկույթ ունեցող խողովակների հատվածները նույնականացնելու և օպտիմալ շահագործման ուղիներ ստեղծելու համար: Լիվան շրջանում իրականացված փորձնական նախագիծը 70%-ով կրճատել է ձեռքով ստուգումները և 3 անգամ մեծացրել տիղմահեռացման արդյունավետությունը:
4. Տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացում
✳Տրամադրել տվյալների վերլուծության գործիքներ՝ օգնելու մենեջերներին կայացնել ավելի գիտական որոշումներ՝ հիմնվելով պատմական տվյալների և իրական ժամանակի տեղեկատվության վրա, և օպտիմալացնել ռեսուրսների բաշխումը։
5. Ավտոմատացված կառավարում
✳Արհեստական բանականության և իրերի ինտերնետի համատեղմամբ՝ Deepseek-ը իրականացնում է ջրահեռացման համակարգերի ավտոմատացված կառավարում, նվազեցնում է ձեռքով միջամտությունը և նվազեցնում շահագործման ծախսերը։
6. Բնապահպանական օգուտներ
✳Օպտիմալացնելով ջրահեռացումը և նվազեցնելով արտահոսքն ու աղտոտվածությունը, Deepseek-ը նպաստում է ջրային միջավայրի որակի բարելավմանը և աջակցում է կայուն զարգացմանը
Հարց 3:
Ի՞նչ լուծումներ ունի Deepseek-ը։
(Հետևյալ բովանդակությունը ստեղծվել է արհեստական բանականության կողմից՝ հղման համար)
1. Տվյալների հավաքագրում և ինտեգրում
✳Միասնական տվյալների հարթակ. Ապահովում է տվյալների հավաքագրման և ինտեգրման միասնական հարթակ՝ բազմաղբյուր տվյալների հասանելիությունը ապահովելու համար։
✳Տվյալների մաքրում և ստանդարտացում. Ներկառուցված տվյալների մաքրման և ստանդարտացման գործիքներ՝ տվյալների որակն ապահովելու համար։
2. Ինտելեկտուալ կատարելագործում
✳Արհեստական բանականության ալգորիթմ. Կիրառեք արհեստական բանականության ալգորիթմը տվյալների վերլուծության համար՝ կանխատեսում և որոշումների կայացման աջակցություն ապահովելու համար։
✳Ավտոմատացված կառավարում. Իրականացրեք համակարգի ավտոմատացում և նվազեցրեք ձեռքով միջամտությունը։
3. Սարքավորումների սպասարկում և կառավարում
✳Սարքավորումների վիճակի մոնիթորինգ. Սարքավորումների վիճակի իրական ժամանակի մոնիթորինգ և խափանումների վաղ նախազգուշացում:
✳Սպասարկման կառավարման հարթակ. Ապահովում է սարքավորումների սպասարկման կառավարման հարթակ՝ սպասարկման գործընթացները օպտիմալացնելու համար։
4. Էներգիայի և ծախսերի օպտիմալացում
✳Էներգիայի սպառման մոնիթորինգ. Էներգիայի սպառման իրական ժամանակի մոնիթորինգ և օպտիմալացման առաջարկների տրամադրում:
✳Արժեքների վերլուծություն. Տրամադրեք ծախսերի վերլուծության գործիքներ՝ շահագործման ծախսերը կրճատելու համար։
5. Շրջակա միջավայրի պաշտպանություն և համապատասխանություն
✳Շրջակա միջավայրի մոնիթորինգ. Շրջակա միջավայրի ցուցանիշների իրական ժամանակի մոնիթորինգ՝ կանոնակարգերի պահպանումն ապահովելու համար:
✳Հաշվետվությունների ստեղծում. Ավտոմատ կերպով ստեղծեք շրջակա միջավայրի մասին հաշվետվություններ՝ համապատասխանության գործընթացները պարզեցնելու համար:
Եկեք նայենք
Deepseek-ի խելացի ջրահեռացման արդյունաբերության լուսավորչական վերլուծությունը
1. Տվյալների վրա հիմնված, ճշգրիտ ընկալում
Ներկա իրավիճակը. Ավանդական ջրահեռացման համակարգերն ունեն տվյալների հավաքագրման սահմանափակ միջոցներ, և տվյալների կղզյակները լուրջ են, ինչը դժվարացնում է համակարգի շահագործման կարգավիճակի լիարժեք ըմբռնումը։
Լուսավորություն. Օգտագործեք IoT սենսորներ, անօդաչու թռչող սարքեր, արբանյակային հեռազգացում և այլ տեխնոլոգիաներ՝ համապարփակ, բազմամակարդակ ջրահեռացման համակարգի ընկալման ցանց կառուցելու, իրական ժամանակում հոսքի, ջրի որակի և ջրի մակարդակի վերաբերյալ տվյալներ հավաքելու, և օգտագործեք DeepSeek-ի հզոր տվյալների մշակման հնարավորությունները՝ տվյալները մաքրելու, ինտեգրելու և վերլուծելու համար՝ որոշումների կայացման համար ճշգրիտ տվյալների աջակցություն ապահովելու համար:
2. Խելացի վաղ նախազգուշացում, կանխարգելիչ միջոցառումներ
Ներկա իրավիճակը. Ջրահեռացման համակարգի խափանումների վաղ նախազգուշացման մեխանիզմը անկատար է և հաճախ լուծվում է փաստից հետո՝ առաջացնելով մեծ կորուստներ։
Լուսավորություն. Պատմական տվյալների և իրական ժամանակի տվյալների հիման վրա, DeepSeek-ի մեքենայական ուսուցման ալգորիթմի միջոցով, կառուցեք ջրահեռացման համակարգի գործունեության կարգավիճակի կանխատեսման մոդել՝ խողովակաշարի խցանման, արտահոսքի և ջրի աղտոտման նման ռիսկերի վերաբերյալ ինտելեկտուալ վաղ նախազգուշացում ստանալու և նախապես միջոցներ ձեռնարկելու՝ խնդիրները կանխելու համար, նախքան դրանց առաջանալը։
3. Օպտիմալացնել ժամանակացույցը և արդյունավետ գործունեությունը
Ներկա իրավիճակը. Ջրահեռացման համակարգերի շահագործումը և ժամանակացույցը կախված են ձեռքով աշխատելու փորձից, ինչը անարդյունավետ է և դժվար է հաղթահարել բարդ և փոփոխվող շահագործման միջավայրերը։
Ոգեշնչում. Օգտագործեք DeepSeek-ի ուժեղացված ուսուցման ալգորիթմը՝ ջրահեռացման համակարգերի համար ինտելեկտուալ ժամանակացույցի մոդել կառուցելու համար: Իրական ժամանակի տվյալների և կանխատեսման արդյունքների համաձայն՝ դինամիկ կերպով կարգավորեք այնպիսի օբյեկտների շահագործման ռազմավարությունները, ինչպիսիք են պոմպակայանները և դարպասները,՝ ջրահեռացման համակարգերի արդյունավետ և էներգախնայող շահագործման հասնելու համար:
4. Օգնել որոշումների կայացմանը և գիտական պլանավորմանը
Ներկա իրավիճակը. Ջրահեռացման համակարգի պլանավորումը զուրկ է գիտական հիմքերից և դժվար է բավարարել քաղաքային զարգացման կարիքները։
Ոգեշնչում. Օգտագործեք DeepSeek-ի տվյալների վերլուծության և մոդելավորման հնարավորությունները՝ ջրահեռացման համակարգի թվային երկվորյակ մոդել կառուցելու համար՝ տարբեր պլանավորման սխեմաների ներքո համակարգի շահագործման կարգավիճակը մոդելավորելու և ջրահեռացման համակարգի պլանավորման, կառուցման և վերափոխման համար գիտական հիմք ապահովելու համար։
5. Նորարարական կիրառություններ և սահմանների ընդլայնում
Ներկա իրավիճակը. Խելացի ջրահեռացման արդյունաբերության կիրառման սցենարները համեմատաբար եզակի են, և նորարարական կիրառությունները՝ անբավարար։
Ոգեշնչում. ուսումնասիրեք DeepSeek-ի նորարարական կիրառությունները խելացի ջրահեռացման ոլորտում, ինչպիսիք են՝ պատկերի ճանաչման հիման վրա խողովակաշարի թերությունների ավտոմատ հայտնաբերումը, բնական լեզվի մշակման հիման վրա ջրահեռացման կառույցների ինտելեկտուալ շահագործումը և պահպանումը, գիտելիքների գրաֆիկի հիման վրա ջրահեռացման համակարգի գիտելիքների բազայի կառուցումը։
Ինտելեկտուալ կանխատեսում և սիմուլյացիայի օպտիմալացում
Ջրազրկման նախազգուշացում. Պատմական տեղումների, խողովակաշարային ցանցի ծանրաբեռնվածության և տեղանքի տվյալների հիման վրա ժամանակային շարքերի կանխատեսման մոդելն օգտագործվում է ջրազրկման կետերը նախապես կանխատեսելու և պոմպակայանների ժամանակացույցը օպտիմալացնելու համար։
Խողովակաշարի առողջության ախտորոշում. Մեքենայական ուսուցման միջոցով վերլուծվում են խողովակաշարի տեսախցիկների հայտնաբերման տեսանյութերը և սենսորային տվյալները (օրինակ՝ հոսքի և ճնշման)՝ խողովակաշարի վնասման և խցանման ռիսկերը ավտոմատ կերպով հայտնաբերելու և ձեռքով ստուգման ծախսերը նվազեցնելու համար։
Հիդրավլիկ մոդելի կարգաբերում. ուժեղացված ուսուցման ալգորիթմների հետ համատեղ, ջրահեռացման ցանցի հիդրավլիկ մոդելի պարամետրերը դինամիկ կերպով օպտիմալացվում են՝ սիմուլյացիայի ճշգրտությունը բարելավելու համար։
Արդյունաբերության ցավոտ կետերը լուծելու ուղիներ
Ապագա միտումները՝ անցումը «ընկալումից» դեպի «ինքնուրույն որոշումների կայացում»
Եզրային ինտելեկտի արդիականացում. տեղադրեք թեթև արհեստական ինտելեկտի չիպեր ջրահեռացման դիտահորերի կափարիչների և պոմպակայանների վրա՝ տեղայնացված իրական ժամանակի վերլուծություն իրականացնելու (օրինակ՝ ջրի կուտակման տեսանյութի հայտնաբերում) և ամպային տվյալների փոխանցման ուշացումները նվազեցնելու համար։
Գիտելիքների գրաֆիկների խորը կիրառում. ջրահեռացման համակարգերի համար կառուցեք «խափանման-պատճառ-լուծման» գիտելիքների գրաֆիկ, աջակցեք ինտելեկտուալ հարց ու պատասխանի և սպասարկման առաջարկների ստեղծմանը, և նվազեցրեք տեխնիկների փորձի շեմը։
Ավտոնոմ համագործակցային կառավարում. բազմագործակալային ուժեղացված ուսուցման միջոցով իրականացնել պոմպակայանների, դարպասների և պահեստային բաքերի ավտոնոմ համագործակցային կառավարում՝ դինամիկ ադապտիվ ջրահեռացման ցանց ձևավորելու համար։
Նոր ցածր ածխածնային ցիկլի մոդել. Արհեստական բանականությունը խթանում է կոյուղու մաքրման կայանների «էներգիայի վերականգնման գործընթացի օպտիմալացման» փակ ցիկլը, ինչպիսին է էներգետիկ ինքնաբավության բարելավումը՝ անաէրոբ մարսողության և մեթանի արտադրության իրական ժամանակում կարգավորման միջոցով։
Մարտահրավերներ և առաջարկություններ
Տվյալների խոչընդոտներ. Անհրաժեշտ է խթանել կառավարության և ձեռնարկությունների միջև տվյալների փոխանակման մեխանիզմները և ստեղծել ստանդարտացված տվյալների ինտերֆեյսներ ջրահեռացման արդյունաբերության համար։
Մոդելի ընդհանրացում. տարբեր քաղաքներում ջրահեռացման համակարգերի կառուցվածքների տարբերությունների պատճառով մոդելի հարմարվողականության խնդիրների լուծում՝ փոխանցման ուսուցման միջոցով։
Անվտանգության ավելորդություն. Արհեստական բանականության որոշումների կայացման համակարգերը պետք է ներդնեն ֆիզիկական մեխանիզմների սահմանափակումներ (օրինակ՝ խողովակաշարային ցանցի ճնշման սահմանաչափը)՝ ալգորիթմների արմատական օպտիմալացման հետևանքով առաջացած վթարներից խուսափելու համար։
五.Ոգեշնչման ամփոփում
Խելացի ջրահեռացման ոլորտը պետք է շարունակի զարգանալ «տվյալներ-ալգորիթմ-համակարգ» եռանկյունու ճարտարապետության շուրջ։
Տվյալների շերտ. Կառուցեք գլոբալ ընկալման ցանց՝ «տվյալների կղզին» կոտրելու համար։
Ալգորիթմի շերտ. Մշակել ուղղահայաց տեսարանին հատուկ մոդելներ (օրինակ՝ անձրև-հեղեղի զուգակցման մոդելներ)
Համակարգային շերտ. իրականացնել «մոնիթորինգ-վաղ նախազգուշացում-վերահսկողություն-գնահատում» փակ ցիկլի կառավարում և, վերջնական արդյունքում, անցնել քաղաքային ջրային համակարգերի խելացի ինքնավարության։
Ապագայում արհեստական բանականության և ջրային հարցերի խորը ինտեգրումը կվերաձևավորի ջրահեռացման արդյունաբերության արժեքային շղթան՝ պասիվ փրկարարական աշխատանքներից մինչև ակտիվ կանխարգելում, փորձի վրա հիմնված որոշումների կայացումից մինչև գիտական, և կապահովի քաղաքային դիմադրողականության զարգացման համար կարևոր տեխնիկական հիմք։
Տարբեր սցենարների համար նախատեսված են մի քանի դերեր
Եկեք միասին նայենք
(Միայն ենթադրություններ, ոչ մի հստակ դեպք)
Դեր 1՝ Խողովակաշարերի բժիշկ
Գործառույթը՝ թաքնվելով քաղաքի ստորգետնյա խողովակաշարային ցանցում, իրական ժամանակում «լսելով» ձայնային հետքերի սենսորների և թրթռման տվյալների միջոցով, համակցված համակարգված ուսուցման հետ՝ արտահոսքի պատկերները փոխանակելու համար, ճշգրիտ գտնելով միլիմետրային մակարդակի ճաքերը։
Անթրոպոմորֆ գծեր. «3-րդ գոտու գլխավոր խողովակաշարում 2.7 մետր հեռավորության վրա կա փոքր արտահոսք, և ճնշման տատանումը 0.03 ՄՊա է: Խորհուրդ է տրվում այն վերանորոգել 48 ժամվա ընթացքում»:
Դեր 2. Ջրային զարկերակի մարգարե
Գործառույթ՝ Օդերևութաբանական արբանյակների, հողի խոնավության և օգտատիրոջ պատմական տվյալների հիման վրա կանխատեսել ջրի գագաթնակետային պահանջարկը հաջորդ 72 ժամվա ընթացքում և դինամիկ կերպով կարգավորել ջրակայանների արտադրողականությունը և պոմպակայանի ճնշումը։
Անթրոպոմորֆ գծեր. «Վաղը կեսօրին ուժեղ անձրևի պատճառով արդյունաբերական տարածքում ջրի սպառումը կնվազի 15%-ով։ Խորհուրդ է տրվում պոմպակայան B-ի հաճախականությունը նվազեցնել մինչև 45 Հց»։
Դեր 3. Ջրի որակի պահակ
Գործառույթ՝ Միկրոսպեկտրոմետրերով հագեցած անօդաչու թռչող սարքերի խումբը պարեկում է գետի երկայնքով, իրական ժամանակում հայտնաբերում է ծանր մետաղների և միկրոօրգանիզմների ավելցուկը և գրանցում աղտոտման դեպքերը բլոկչեյնի միջոցով։
Մարդածին գծեր. «COD-ը հանկարծակի ավելացավ 5 կիլոմետր ներքևի հատվածում, և հետագծելիության հետքը ցույց տվեց XX գործարանի կոյուղու ելքը։ Շրջակա միջավայրի պաշտպանության բաժինը համաժամեցվել է»։
Դեր 4. Սլաջ Ալքիմիst
Գործառույթ՝ օպտիմալացնել տիղմի ջրազրկման գործընթացը կոյուղու մաքրման կայանում, արհեստական բանականությունը վերահսկում է ցենտրիֆուգի արագությունը և ռեակտիվների հարաբերակցությունը, և նվազեցնում է տիղմի խոնավության պարունակությունը 80%-ից մինչև 50%-ից ցածր։
Անթրոպոմորֆ գծեր. «Այսօրվա տիղմն ունի օրգանական նյութի բարձր պարունակություն: Խորհուրդ է տրվում ավելացնել կատիոնային PAM-ը 0.2 գ/լ-ով, ինչը կարող է խնայել էներգիայի սպառման 18%-ը»:
Դեր 5. Սպունգի պլանավորող
Գործառույթ՝ Գեներատիվ հակառակորդական ցանցը (GAN) մոդելավորում է քաղաքային անձրևաջրերի տեսարանները, ավտոմատ կերպով նախագծում է թափանցելի մայթեր և անձրևային այգու դասավորություն և նվազեցնում է ջրհեղեղի ռիսկը։
Անթրոպոմորֆ գծեր. «A տարածքում խորտակված կանաչ տարածքների 3%-ի ավելացումը կարող է 22%-ով կրճատել գագաթնակետային հոսքը, իսկ ծախսերի փոխհատուցման ժամկետը 4.2 տարի է»։
Դեր 6. Ջրհեղեղի մարգարե
Գործառույթը՝ Համակարգել ջրահեռացման պոմպակայանները, գետերի դարպասները և ստորգետնյա ջրամբարները ջրհեղեղների ժամանակ և հասնել գլոբալ օպտիմալ ժամանակացույցի՝ բազմագործակալային ուժեղացված ուսուցման (MARL) միջոցով։
Անթրոպոմորֆ գծեր. «Սկսեք ջուր կուտակել C տարածքի ստորգետնյա ջրամբարում, բացեք 3-րդ դարպասը՝ ջրհեղեղի ջրերը շեղելու համար, և կանխատեսվում է, որ ջրհեղեղի տարածքը կնվազի 65%-ով»։
Վերջապես, DeepSeek-ը նոր զարգացման հնարավորություններ է ընձեռել խելացի ջրահեռացման ոլորտին։ Արհեստական բանականության տեխնոլոգիան ջրահեռացման ոլորտի հետ խորը ինտեգրելով՝ այն կարող է իրականացնել ջրահեռացման համակարգի խելացի և կատարելագործված կառավարում, բարելավել ջրահեռացման համակարգի շահագործման արդյունավետությունը և սպասարկման մակարդակը, ինչպես նաև ամուր աջակցություն ցուցաբերել քաղաքների կայուն զարգացմանը։
Հրապարակման ժամանակը. Փետրվարի 25-2025