1、数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了，所有操作方式都是通过可视化界面进行，大部分的开发都是通过SQL语句来实现。数据中台在与数加产品功能对比上不分伯仲，同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。
2、机器学习与数据挖掘 机器学习与数据挖掘是人工智能专业考研的核心科目之一。机器学习研究如何通过计算机算法使计算机系统具有自主学习能力，数据挖掘则是通过从大量数据中提取有用信息来辅助决策。掌握这些知识对于进行人工智能算法研究和应用非常重要。
3、世纪90年代中期，数据仓库（Data Warehouse，简称DW）、在线分析处理（Online Analytical Processing，简称OLAP）和数据挖掘（Data Mining，简称DM）等技术的出现，形成了新的决策支持系统概念，即DW+OLAP+DM。
4、大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。
5、随着计算机技术、网络技术、通讯技术和Internet技术的发展，电子商务中 企业内部会产生了大量业务数据，如何从丰富的客户数据中挖掘有价值的信息，为企业管理者提供有效的辅助决策，是企业真正关心的问题。其中，客户分类是分析 型客户关系管理的重要功能之一。
仿真时间那块有两种方法：（1）使用powersystem里面的一些元件 （2）s函数自己编程 编程只要你能够明确你所谓的“整个过程”将“整个过程”用数学变量和方程表示就很容易解决。低频减载装置是安自装置之一，是电力系统第二道防线，已广泛使用，所以论文并不难写。
电站仿真系统，是将仿真技术应用于电站所构建的仿真系统，目前主要用于人员培训。其称呼还有很多，比如电厂仿真系统，电站仿真培训系统，电厂仿真培训系统，电站模拟培训器，电厂模拟培训器，电站仿真机，电厂仿真机，等等。
电力系统动态模拟时需满足以下要求： 准确性 电力系统动态模拟应该具有较高的准确性，以保证仿真系统的准确度和可靠性。因此，需要进行复杂严密的电气动力学分析和建模，以确保计算结果的可信度。 稳定性 电力系统动态模拟应该具有良好的稳定性，不能因为一些小的扰动而导致系统崩溃或者停止计算。
先在电力系统模型库中找到相应的元件模型，再根据电路将其连接起来。SimPowerSystems 库是在Simulink仿真平台进行电力、电力电子建模和仿真的专用模块库。元器件的模型都用框图来表示，该库的基本模块按顺序有八个部分。（1）应用子库。（2）电源子库。（3）元件子库。（4）附加子库。（5）电机子库。
