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题名/责任者:

人工智能与数字孪生技术赋能碳中和数据中心的智能优化策略/周昕著

出版发行项:

北京:科学技术文献出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5235-1091-9/CNY78.00

载体形态项:

276页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm

个人责任者:

周昕, 1985- 著

学科主题:

数据处理中心-研究

中图法分类号:

G254.926

责任者附注:

周昕, 男, 1985年生。南洋理工大学博士后, 博士毕业于日本广岛大学信息工程专业。2017年由“江西科技师范大学高层次人才引智计划”入职信息与机电工程学院。

书目附注:

有书目 (第259-276页)

提要文摘附注:

本书深入探讨了数据中心领域的十大前沿主题, 包括能效优化、任务分配、冷却控制等, 关注点在于数字孪生技术和深度强化学习在这些领域的应用。书中详细剖析了数据中心能效的关键挑战, 探讨了深度强化学习在任务分配和冷却控制中的创新应用。同时, 也介绍了数字孪生技术在数据中心运维优化中的重要性, 以及机器学习在绿色冷却控制和智能电网管理等方面的应用。此外, 还深入探讨了数据中心可持续性发展的策略和实践, 以及机器学习在电力存储系统和电能存储材料探索中的应用, 旨在为读者提供思考和应用的启示。

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