Bài đăng này được đồng tác giả với Hernan Figueroa, Giám đốc cấp cao về Khoa học dữ liệu tại Marubeni Power International.
Tập đoàn Điện lực Quốc tế Marubeni (MPII) sở hữu và đầu tư vào các nền tảng kinh doanh năng lượng ở Châu Mỹ. Một ngành dọc quan trọng đối với MPII là quản lý tài sản đối với năng lượng tái tạo và tài sản lưu trữ năng lượng, vốn rất quan trọng để giảm cường độ carbon trong cơ sở hạ tầng điện của chúng ta. Làm việc với các tài sản năng lượng tái tạo đòi hỏi các giải pháp kỹ thuật số có khả năng dự đoán và đáp ứng, bởi vì các điều kiện thị trường điện và sản xuất năng lượng tái tạo liên tục thay đổi. MPII đang sử dụng công cụ tối ưu hóa giá thầu máy học (ML) để cung cấp thông tin cho các quy trình ra quyết định ngược dòng trong quản lý và giao dịch tài sản điện. Giải pháp này giúp các nhà phân tích thị trường thiết kế và thực hiện các chiến lược đặt giá thầu dựa trên dữ liệu được tối ưu hóa để mang lại lợi nhuận cho tài sản điện.
Trong bài đăng này, bạn sẽ tìm hiểu cách Marubeni đang tối ưu hóa các quyết định thị trường bằng cách sử dụng tập hợp rộng các dịch vụ ML và phân tích AWS, để xây dựng giải pháp Tối ưu hóa giá thầu mạnh mẽ và hiệu quả về chi phí.
Tổng quan về giải pháp
Thị trường điện cho phép mua bán điện và năng lượng để cân bằng cung cầu điện trong lưới điện và đáp ứng các nhu cầu khác nhau về độ tin cậy của lưới điện. Những người tham gia thị trường, chẳng hạn như các nhà khai thác tài sản MPII, liên tục đấu thầu số lượng điện và năng lượng vào các thị trường điện này để thu lợi nhuận từ tài sản điện của họ. Người tham gia thị trường có thể đồng thời gửi giá thầu cho các thị trường khác nhau để tăng khả năng sinh lời của một tài sản, nhưng họ cần xem xét giới hạn sức mạnh của tài sản và tốc độ phản hồi cũng như các hạn chế hoạt động của tài sản khác và khả năng tương tác của các thị trường đó.
Giải pháp công cụ tối ưu hóa giá thầu của MPII sử dụng các mô hình ML để tạo giá thầu tối ưu để tham gia vào các thị trường khác nhau. Các giá thầu phổ biến nhất là giá thầu năng lượng ngày tới, phải được gửi trước 1 ngày so với ngày giao dịch thực tế và giá thầu năng lượng theo thời gian thực, phải được gửi 75 phút trước giờ giao dịch. Giải pháp điều phối hoạt động và đặt giá thầu linh hoạt của tài sản quyền lực, đồng thời yêu cầu sử dụng khả năng tối ưu hóa và dự đoán có sẵn trong các mô hình ML của nó.
Giải pháp Tối ưu hóa giá thầu hiệu quả bao gồm nhiều thành phần đóng các vai trò cụ thể. Hãy xem qua các thành phần liên quan và chức năng kinh doanh tương ứng của chúng.
Thu thập và nhập dữ liệu
Lớp thu thập và nhập dữ liệu kết nối với tất cả các nguồn dữ liệu ngược dòng và tải dữ liệu vào kho dữ liệu. Đấu thầu thị trường điện yêu cầu ít nhất bốn loại đầu vào:
- Dự báo nhu cầu điện
- Dự báo thời tiết
- Lịch sử giá thị trường
- dự báo giá điện
Các nguồn dữ liệu này được truy cập độc quyền thông qua API. Do đó, các thành phần nhập cần có khả năng quản lý xác thực, tìm nguồn dữ liệu ở chế độ kéo, tiền xử lý dữ liệu và lưu trữ dữ liệu. Vì dữ liệu được tìm nạp hàng giờ nên cũng cần có một cơ chế để sắp xếp và lên lịch cho các công việc nhập.
Chuẩn bị dữ liệu
Như với hầu hết các trường hợp sử dụng ML, việc chuẩn bị dữ liệu đóng một vai trò quan trọng. Dữ liệu đến từ các nguồn khác nhau ở một số định dạng. Trước khi nó sẵn sàng được sử dụng để đào tạo mô hình ML, nó phải trải qua một số bước sau:
- Hợp nhất bộ dữ liệu hàng giờ dựa trên thời gian đến. Một bộ dữ liệu hoàn chỉnh phải bao gồm tất cả các nguồn.
- Nâng cao chất lượng của dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật như tiêu chuẩn hóa, chuẩn hóa hoặc nội suy.
Khi kết thúc quá trình này, dữ liệu được tuyển chọn sẽ được sắp xếp và cung cấp để sử dụng tiếp.
Đào tạo và triển khai mô hình
Bước tiếp theo bao gồm đào tạo và triển khai một mô hình có khả năng dự đoán giá thầu thị trường tối ưu để mua và bán năng lượng. Để giảm thiểu nguy cơ kém hiệu quả, Marubeni đã sử dụng kỹ thuật lập mô hình tập thể. Mô hình tập hợp bao gồm kết hợp nhiều mô hình ML để nâng cao hiệu suất dự đoán. Marubeni kết hợp đầu ra của các mô hình dự đoán bên ngoài và bên trong với mức trung bình có trọng số để tận dụng sức mạnh của tất cả các mô hình. Các mô hình nội bộ của Marubeni dựa trên kiến trúc Bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM), được ghi lại đầy đủ và dễ triển khai cũng như tùy chỉnh trong TensorFlow. Amazon SageMaker hỗ trợ triển khai TensorFlow và nhiều môi trường ML khác. Mô hình bên ngoài là độc quyền và mô tả của nó không thể được đưa vào bài đăng này.
Trong trường hợp sử dụng của Marubeni, các mô hình đặt giá thầu thực hiện tối ưu hóa bằng số để tối đa hóa doanh thu bằng cách sử dụng phiên bản sửa đổi của các hàm mục tiêu được sử dụng trong ấn bản Cơ hội lưu trữ năng lượng trong CAISO.
SageMaker cho phép Marubeni chạy ML và các thuật toán tối ưu hóa số trong một môi trường duy nhất. Điều này rất quan trọng, bởi vì trong quá trình đào tạo mô hình nội bộ, đầu ra của tối ưu hóa số được sử dụng như một phần của hàm mất dự đoán. Để biết thêm thông tin về cách giải quyết các trường hợp sử dụng tối ưu hóa số, hãy tham khảo Giải quyết các vấn đề về tối ưu hóa số như lập lịch, định tuyến và phân bổ với Amazon SageMaker Processing.
Sau đó, chúng tôi triển khai các mô hình đó thông qua các điểm cuối suy luận. Khi dữ liệu mới được nhập định kỳ, các mô hình cần được đào tạo lại vì chúng trở nên cũ theo thời gian. Phần kiến trúc ở phần sau của bài đăng này cung cấp thêm chi tiết về vòng đời của mô hình.
Tạo dữ liệu giá thầu quyền lực
Trên cơ sở hàng giờ, giải pháp dự đoán số lượng và mức giá tối ưu mà tại đó điện sẽ được cung cấp trên thị trường—còn được gọi là hồ sơ dự thầu. Số lượng được đo bằng MW và giá được đo bằng USD/MW. Giá thầu được tạo cho nhiều kết hợp các điều kiện thị trường được dự đoán và cảm nhận. Bảng sau đây cho thấy một ví dụ về trận chung kết đường cong giá thầu sản lượng cho giờ hoạt động 17 tại một nút giao dịch minh họa gần văn phòng của Marubeni ở Los Angeles.
Ngày | giờ | thị trường | Địa Chỉ | MW | Giá cả |
11/7/2022 | 17 | năng lượng RT | LCIENEGA_6_N001 | 0 | $0 |
11/7/2022 | 17 | năng lượng RT | LCIENEGA_6_N001 | 1.65 | $80.79 |
11/7/2022 | 17 | năng lượng RT | LCIENEGA_6_N001 | 5.15 | $105.34 |
11/7/2022 | 17 | năng lượng RT | LCIENEGA_6_N001 | 8 | $230.15 |
Ví dụ này thể hiện mức độ sẵn sàng của chúng tôi để đấu thầu 1.65 MW điện nếu giá điện ít nhất là 80.79 USD, 5.15 MW nếu giá điện ít nhất là 105.34 USD và 8 MW nếu giá điện ít nhất là 230.15 USD.
Các nhà vận hành hệ thống độc lập (ISO) giám sát thị trường điện ở Hoa Kỳ và chịu trách nhiệm trao và từ chối các gói thầu để duy trì độ tin cậy của lưới điện theo cách tiết kiệm nhất. Nhà điều hành hệ thống độc lập California (CAISO) điều hành thị trường điện ở California và công bố kết quả thị trường mỗi giờ trước thời hạn đấu thầu tiếp theo. Bằng cách tham chiếu chéo các điều kiện thị trường hiện tại với các điều kiện tương đương trên đường cong, các nhà phân tích có thể suy ra doanh thu tối ưu. Giải pháp Tối ưu hóa giá thầu hiệu quả cập nhật các giá thầu trong tương lai bằng cách sử dụng thông tin thị trường sắp tới mới và kết quả đầu ra dự đoán mô hình mới
Tổng quan về kiến trúc AWS
Kiến trúc giải pháp được minh họa trong hình dưới đây thực hiện tất cả các lớp được trình bày trước đó. Nó sử dụng các dịch vụ AWS sau đây như một phần của giải pháp:
- Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) để lưu trữ dữ liệu sau:
- Giá cả, thời tiết và dữ liệu dự báo tải từ nhiều nguồn khác nhau.
- Dữ liệu hợp nhất và tăng cường đã sẵn sàng để sử dụng cho đào tạo mô hình.
- Đường cong giá thầu đầu ra được làm mới hàng giờ.
- Amazon SageMaker để đào tạo, thử nghiệm và triển khai các mô hình nhằm phân phát giá thầu được tối ưu hóa thông qua các điểm cuối suy luận.
- Chức năng bước AWS để sắp xếp cả đường dẫn dữ liệu và ML. Chúng tôi sử dụng hai máy trạng thái:
- Một máy trạng thái để sắp xếp việc thu thập dữ liệu và đảm bảo rằng tất cả các nguồn đã được nhập.
- Một máy trạng thái để điều phối quy trình ML cũng như quy trình tạo giá thầu được tối ưu hóa.
- AWS Lambda để triển khai chức năng nhập, tiền xử lý và hậu xử lý:
- Ba chức năng để nhập nguồn cấp dữ liệu đầu vào, với một chức năng cho mỗi nguồn.
- Một chức năng để hợp nhất và chuẩn bị dữ liệu cho đào tạo.
- Một chức năng tạo dự báo giá bằng cách gọi điểm cuối của mô hình được triển khai trong SageMaker.
- amazon Athena để cung cấp cho các nhà phát triển và nhà phân tích kinh doanh quyền truy cập SQL vào dữ liệu được tạo để phân tích và khắc phục sự cố.
- Sự kiện Amazon để kích hoạt quy trình nhập dữ liệu và ML theo lịch trình và phản hồi lại các sự kiện.
Trong các phần sau, chúng ta sẽ thảo luận chi tiết hơn về quy trình làm việc.
Thu thập và chuẩn bị dữ liệu
Mỗi giờ, máy trạng thái Step Functions chuẩn bị dữ liệu được gọi. Nó gọi song song từng hàm Lambda nhập dữ liệu và đợi cả bốn hàm hoàn tất. Các chức năng thu thập dữ liệu gọi API nguồn tương ứng của chúng và truy xuất dữ liệu trong một giờ qua. Sau đó, mỗi chức năng sẽ lưu trữ dữ liệu nhận được vào bộ chứa S3 tương ứng của chúng.
Các chức năng này chia sẻ một đường cơ sở triển khai chung cung cấp các khối xây dựng để thao tác dữ liệu tiêu chuẩn, chẳng hạn như chuẩn hóa hoặc lập chỉ mục. Để đạt được điều này, chúng tôi sử dụng các lớp Lambda và cốc AWS, như được mô tả trong Sử dụng các lớp AWS Lambda với AWS Chalice. Điều này đảm bảo tất cả các nhà phát triển đang sử dụng cùng một thư viện cơ sở để xây dựng logic chuẩn bị dữ liệu mới và tăng tốc độ triển khai.
Sau khi tất cả bốn nguồn đã được nhập và lưu trữ, máy trạng thái sẽ kích hoạt chức năng Lambda chuẩn bị dữ liệu. Dữ liệu dự báo về giá điện, thời tiết và phụ tải được nhận ở dạng JSON và các tệp được phân tách bằng ký tự. Mỗi phần bản ghi của mỗi tệp mang một dấu thời gian được sử dụng để hợp nhất các nguồn cấp dữ liệu thành một tập dữ liệu có khung thời gian là 1 giờ.
Cấu trúc này cung cấp một quy trình công việc hoàn toàn dựa trên sự kiện. Quá trình chuẩn bị dữ liệu huấn luyện được bắt đầu ngay sau khi tất cả dữ liệu dự kiến được nhập vào.
Đường ống ML
Sau khi chuẩn bị dữ liệu, bộ dữ liệu mới được lưu trữ vào Amazon S3. Quy tắc EventBridge kích hoạt quy trình ML thông qua máy trạng thái Step Functions. Máy trạng thái điều khiển hai quy trình:
- Kiểm tra xem mô hình tạo đường cong giá thầu có phải là hiện tại không
- Tự động kích hoạt đào tạo lại mô hình khi hiệu suất giảm hoặc mô hình cũ hơn một số ngày nhất định
Nếu tuổi của mô hình hiện được triển khai cũ hơn tập dữ liệu mới nhất theo một ngưỡng nhất định—chẳng hạn như 7 ngày—máy trạng thái Step Functions sẽ khởi động quy trình SageMaker để đào tạo, thử nghiệm và triển khai một điểm cuối suy luận mới. Nếu các mô hình vẫn cập nhật, thì quy trình công việc sẽ bỏ qua quy trình ML và chuyển sang bước tạo giá thầu. Bất kể trạng thái của mô hình là gì, đường cong giá thầu mới sẽ được tạo khi phân phối tập dữ liệu hàng giờ mới. Sơ đồ sau đây minh họa quy trình làm việc này. Theo mặc định, các StartPipelineExecution
hành động không đồng bộ. Chúng tôi có thể yêu cầu máy trạng thái chờ kết thúc quy trình trước khi gọi bước tạo giá thầu bằng cách sử dụng 'Chờ cuộc gọi lại' Tùy chọn.
Để giảm chi phí và thời gian đưa ra thị trường trong việc xây dựng giải pháp thí điểm, Marubeni đã sử dụng Suy luận không máy chủ của Amazon SageMaker. Điều này đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng cơ bản được sử dụng để đào tạo và triển khai chỉ phát sinh phí khi cần thiết. Điều này cũng làm cho quá trình xây dựng đường ống trở nên dễ dàng hơn vì các nhà phát triển không còn cần phải quản lý cơ sở hạ tầng. Đây là một tùy chọn tuyệt vời cho khối lượng công việc có khoảng thời gian nhàn rỗi giữa các đợt lưu lượng truy cập. Khi giải pháp hoàn thiện và chuyển sang sản xuất, Marubeni sẽ xem xét thiết kế của họ và áp dụng một cấu hình phù hợp hơn để sử dụng ổn định và có thể dự đoán được.
Tạo giá thầu và truy vấn dữ liệu
Hàm Lambda tạo giá thầu gọi điểm cuối suy luận theo định kỳ để tạo dự đoán hàng giờ và lưu trữ kết quả vào Amazon S3.
Sau đó, các nhà phát triển và nhà phân tích kinh doanh có thể khám phá dữ liệu bằng cách sử dụng Athena và Microsoft Power BI để trực quan hóa. Dữ liệu cũng có thể được cung cấp thông qua API cho các ứng dụng kinh doanh xuôi dòng. Trong giai đoạn thử nghiệm, các nhà khai thác tham khảo trực quan đường giá thầu để hỗ trợ các hoạt động giao dịch điện của họ trên thị trường. Tuy nhiên, Marubeni đang xem xét việc tự động hóa quy trình này trong tương lai và giải pháp này cung cấp những nền tảng cần thiết để thực hiện điều đó.
Kết luận
Giải pháp này cho phép Marubeni tự động hóa hoàn toàn quy trình xử lý và nhập dữ liệu của họ cũng như giảm thời gian triển khai các mô hình dự đoán và tối ưu hóa của họ từ hàng giờ xuống còn vài phút. Đường cong giá thầu hiện được tạo tự động và được cập nhật khi điều kiện thị trường thay đổi. Họ cũng nhận thấy mức giảm 80% chi phí khi chuyển từ điểm cuối suy luận được cung cấp sang điểm cuối không có máy chủ.
Giải pháp dự báo của MPII là một trong những sáng kiến chuyển đổi kỹ thuật số gần đây mà Tập đoàn Marubeni đang triển khai trong lĩnh vực năng lượng. MPII có kế hoạch xây dựng các giải pháp kỹ thuật số bổ sung để hỗ trợ các nền tảng kinh doanh điện mới. MPII có thể dựa vào các dịch vụ AWS để hỗ trợ chiến lược chuyển đổi kỹ thuật số của họ trong nhiều trường hợp sử dụng.
"Chúng tôi có thể tập trung vào việc quản lý chuỗi giá trị cho các nền tảng kinh doanh mới khi biết rằng AWS đang quản lý cơ sở hạ tầng kỹ thuật số cơ bản của các giải pháp của chúng tôi."
– Hernan Figueroa, Giám đốc cấp cao về Khoa học dữ liệu tại Marubeni Power International.
Để biết thêm thông tin về cách AWS đang hỗ trợ các tổ chức năng lượng trong các sáng kiến bền vững và chuyển đổi kỹ thuật số của họ, hãy tham khảo Năng lượng AWS.
Marubeni Power International là công ty con của Tập đoàn Marubeni. Marubeni Corporation là một tập đoàn kinh doanh thương mại và đầu tư lớn của Nhật Bản. Nhiệm vụ của Marubeni Power International là phát triển các nền tảng kinh doanh mới, đánh giá các xu hướng và công nghệ năng lượng mới và quản lý danh mục đầu tư năng lượng của Marubeni ở Châu Mỹ. Nếu bạn muốn biết thêm về Marubeni Power, hãy xem https://www.marubeni-power.com/.
Về các tác giả
Hernan Figueroa lãnh đạo các sáng kiến chuyển đổi kỹ thuật số tại Marubeni Power International. Nhóm của anh áp dụng khoa học dữ liệu và công nghệ kỹ thuật số để hỗ trợ các chiến lược tăng trưởng của Marubeni Power. Trước khi gia nhập Marubeni, Hernan là Nhà khoa học dữ liệu tại Đại học Columbia. Ông có bằng tiến sĩ. về Kỹ thuật Điện và bằng Cử nhân Kỹ thuật Máy tính.
Lino Brescia là Giám đốc điều hành tài khoản chính có trụ sở tại NYC. Anh ấy có hơn 25 năm kinh nghiệm về công nghệ và đã gia nhập AWS vào năm 2018. Anh ấy quản lý các khách hàng doanh nghiệp toàn cầu khi họ chuyển đổi hoạt động kinh doanh của mình bằng các dịch vụ đám mây AWS và thực hiện các đợt di chuyển quy mô lớn.
Narcisse Zekpa là một Kiến trúc sư giải pháp Sr. có trụ sở tại Boston. Anh ấy giúp các khách hàng ở Đông Bắc Hoa Kỳ đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kinh doanh của họ thông qua các giải pháp sáng tạo và có thể mở rộng trên Đám mây AWS. Khi Narcisse không xây dựng, anh ấy thích dành thời gian cho gia đình, đi du lịch, nấu ăn, chơi bóng rổ và chạy bộ.
Pedram Jahangiri là Kiến trúc sư giải pháp doanh nghiệp của AWS, có bằng Tiến sĩ về Kỹ thuật điện. Ông có hơn 10 năm kinh nghiệm trong ngành năng lượng và CNTT. Pedram có nhiều năm kinh nghiệm thực tế trong mọi khía cạnh của Phân tích nâng cao để xây dựng các giải pháp định lượng và quy mô lớn cho doanh nghiệp bằng cách tận dụng công nghệ đám mây.
Sarah Childers là Người quản lý tài khoản có trụ sở tại Washington DC. Cô ấy là một nhà giáo dục khoa học trước đây đã trở thành một người đam mê đám mây, tập trung vào việc hỗ trợ khách hàng thông qua hành trình đám mây của họ. Sarah thích làm việc cùng với một nhóm năng động khuyến khích các ý tưởng đa dạng nhằm trang bị tốt nhất cho khách hàng các giải pháp sáng tạo và toàn diện nhất.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-marubeni-is-optimizing-market-decisions-using-aws-machine-learning-and-analytics/
- :là
- $ LÊN
- 1
- 10
- 100
- 2018
- 7
- 8
- a
- Có khả năng
- Giới thiệu
- đẩy nhanh tiến độ
- truy cập
- truy cập
- Tài khoản
- Đạt được
- ngang qua
- Hoạt động
- hoạt động
- thêm vào
- địa chỉ
- nhận nuôi
- tiến
- tiên tiến
- Lợi thế
- thuật toán
- Tất cả
- phân bổ
- bên cạnh
- đàn bà gan dạ
- Amazon SageMaker
- Châu Mỹ / USA
- số lượng
- phân tích
- Các nhà phân tích
- phân tích
- và
- Angeles
- api
- API
- các ứng dụng
- kiến trúc
- LÀ
- đến
- AS
- các khía cạnh
- tài sản
- quản lý tài sản
- Tài sản
- At
- tăng cường
- Xác thực
- tự động hóa
- tự động
- tự động hóa
- có sẵn
- Trung bình cộng
- AWS
- AWS Lambda
- Học máy AWS
- Cân đối
- cơ sở
- dựa
- Baseline
- cơ sở
- Bóng rổ
- BE
- bởi vì
- trở nên
- trước
- được
- BEST
- giữa
- thầu
- Khối
- boston
- rộng
- xây dựng
- Xây dựng
- kinh doanh
- Ứng dụng kinh doanh
- Chuyển đổi kinh doanh
- Mua
- by
- california
- cuộc gọi
- gọi là
- gọi
- Cuộc gọi
- CAN
- không thể
- khả năng
- có khả năng
- carbon
- trường hợp
- trường hợp
- nhất định
- chuỗi
- thay đổi
- thay đổi
- tính cách
- tải
- kiểm tra
- đám mây
- dịch vụ điện toán đám mây
- bộ sưu tập
- Columbia
- kết hợp
- kết hợp
- Chung
- hoàn thành
- các thành phần
- toàn diện
- máy tính
- Kỹ thuật máy tính
- điều kiện
- Cấu hình
- tập đoàn
- connect
- Hãy xem xét
- xem xét
- Củng cố
- liên tục
- khó khăn
- xây dựng
- tiêu thụ
- tiêu thụ
- liên tục
- nấu ăn
- TẬP ĐOÀN
- Phí Tổn
- giảm chi phí
- chi phí-hiệu quả
- che
- bao gồm
- quan trọng
- tham khảo chéo
- lưu trữ
- Current
- Hiện nay
- đường cong
- khách hàng
- tùy chỉnh
- dữ liệu
- Hồ dữ liệu
- Chuẩn bị dữ liệu
- xử lý dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- nhà khoa học dữ liệu
- lưu trữ dữ liệu
- hướng dữ liệu
- bộ dữ liệu
- Ngày
- ngày
- dc
- Ra quyết định
- quyết định
- Mặc định
- giao hàng
- Nhu cầu
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- mô tả
- Mô tả
- Thiết kế
- chi tiết
- chi tiết
- phát triển
- phát triển
- khác nhau
- kỹ thuật số
- chuyển đổi kỹ thuật số
- thảo luận
- khác biệt
- đa dạng
- suốt trong
- năng động
- mỗi
- Sớm hơn
- dễ dàng hơn
- dễ dàng
- Điện
- kỹ thuật điện
- điện
- cho phép
- kích hoạt
- cho phép
- khuyến khích
- Điểm cuối
- năng lượng
- Động cơ
- Kỹ Sư
- đảm bảo
- đảm bảo
- Doanh nghiệp
- khách hàng doanh nghiệp
- doanh nghiệp
- người đam mê
- Môi trường
- môi trường
- Tương đương
- Ether (ETH)
- sự kiện
- Mỗi
- ví dụ
- độc quyền
- điều hành
- dự kiến
- kinh nghiệm
- khám phá
- ngoài
- gia đình
- Tìm nạp
- Hình
- Tập tin
- Các tập tin
- cuối cùng
- Tập trung
- tập trung
- tiếp theo
- Trong
- Dự báo
- Cựu
- Foundations
- FRAME
- tươi
- từ
- đầy đủ
- chức năng
- chức năng
- chức năng
- xa hơn
- tương lai
- tạo ra
- tạo ra
- tạo
- thế hệ
- Toàn cầu
- Go
- tuyệt vời
- lưới
- Tăng trưởng
- hands-on
- Có
- giúp đỡ
- giúp
- giữ
- GIỜ LÀM VIỆC
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- HTTPS
- ý tưởng
- Nhàn rỗi
- thực hiện
- thực hiện
- thực hiện
- quan trọng
- in
- bao gồm
- bao gồm
- bao gồm
- Incoming
- Tăng lên
- độc lập
- ngành công nghiệp
- thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- khả năng phán đoán
- sáng tạo
- đầu vào
- nội bộ
- Quốc Tế
- Khả năng cộng tác
- đầu tư
- Đầu tư
- viện dẫn
- tham gia
- IT
- Công nghiệp CNTT
- ITS
- Tiếng Nhật
- việc làm
- gia nhập
- tham gia
- cuộc hành trình
- jpg
- json
- Kicks
- Biết
- Biết
- hồ
- quy mô lớn
- mới nhất
- ra mắt
- lớp
- lớp
- Dẫn
- LEARN
- học tập
- tận dụng
- thư viện
- vòng đời
- Lượt thích
- giới hạn
- tải
- tải
- dài
- còn
- các
- Los Angeles
- sự mất
- máy
- học máy
- Máy móc
- thực hiện
- duy trì
- chính
- LÀM CHO
- quản lý
- quản lý
- giám đốc
- quản lý
- quản lý
- Thao tác
- nhiều
- thị trường
- điều kiện thị trường
- thị trường
- đáo hạn
- Tối đa hóa
- cơ chế
- Bộ nhớ
- microsoft
- giảm thiểu
- phút
- Sứ mệnh
- ML
- Chế độ
- kiểu mẫu
- người mẫu
- mô hình
- sửa đổi
- chi tiết
- hầu hết
- động cơ
- di chuyển
- nhiều
- Gần
- cần thiết
- Cần
- cần thiết
- nhu cầu
- Mới
- tiếp theo
- nút
- con số
- NYC
- Mục tiêu
- được
- of
- cung cấp
- Office
- on
- ONE
- hoạt động
- hoạt động
- hoạt động
- hoạt động
- nhà điều hành
- khai thác
- tối ưu
- tối ưu hóa
- tối ưu hóa
- tối ưu hóa
- Tùy chọn
- tổ chức
- Nền tảng khác
- đầu ra
- sở hữu
- Song song
- một phần
- tham gia
- tham gia
- qua
- lĩnh hội
- thực hiện
- hiệu suất
- kinh nguyệt
- giai đoạn
- phi công
- đường ống dẫn
- kế hoạch
- Nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Play
- chơi
- danh mục đầu tư
- Bài đăng
- quyền lực
- Power BI
- Điện nguồn
- Dự đoán
- dự đoán
- dự đoán
- dự đoán
- Dự đoán
- Dự đoán
- Chuẩn bị
- trình bày
- giá
- dự báo giá
- Giá
- Hiệu trưởng
- Trước khi
- vấn đề
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- Sản lượng
- lợi nhuận
- lợi nhuận
- độc quyền
- cho
- cung cấp
- Xuất bản
- Xuất bản
- chất lượng
- định lượng
- sẵn sàng
- thời gian thực
- nhận ra
- nhận
- gần đây
- ghi
- giảm
- Bất kể
- độ tin cậy
- dựa
- Tái tạo
- năng lượng tái tạo
- đại diện cho
- cần phải
- đòi hỏi
- mà
- phản ứng
- chịu trách nhiệm
- đáp ứng
- Kết quả
- đào tạo lại
- doanh thu
- xem xét
- Nguy cơ
- mạnh mẽ
- Vai trò
- vai trò
- Quy tắc
- chạy
- chạy
- s
- nhà làm hiền triết
- tương tự
- khả năng mở rộng
- lịch trình
- Khoa học
- Nhà khoa học
- Phần
- phần
- ngành
- Bán
- phục vụ
- Không có máy chủ
- DỊCH VỤ
- định
- Chia sẻ
- thời gian ngắn
- nên
- Chương trình
- Đơn giản
- đồng thời
- duy nhất
- So
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- Chẳng bao lâu
- nguồn
- nguồn
- Tìm nguồn cung ứng
- riêng
- tốc độ
- Chi
- SQL
- Tiêu chuẩn
- Tiểu bang
- vững chắc
- Bước
- Các bước
- Vẫn còn
- là gắn
- hàng
- lưu trữ
- cửa hàng
- chiến lược
- Chiến lược
- sức mạnh
- trình
- trình
- công ty con
- như vậy
- cung cấp
- Cung và cầu
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- Hỗ trợ
- Tính bền vững
- hệ thống
- bàn
- Hãy
- nhóm
- kỹ thuật
- Công nghệ
- Công nghệ
- tensorflow
- thử nghiệm
- kiểm tra
- việc này
- Sản phẩm
- Tương lai
- Nhà nước
- cung cấp their dịch
- vì thế
- Kia là
- Thông qua
- thời gian
- dấu thời gian
- đến
- Giao dịch
- giao thông
- Train
- Hội thảo
- tàu hỏa
- giao dịch
- Chuyển đổi
- Chuyển đổi
- Chiến lược chuyển đổi
- chuyển tiếp
- Đi du lịch
- Xu hướng
- kích hoạt
- Quay
- loại
- chúng tôi
- cơ bản
- trường đại học
- Cập nhật
- Dữ liệu thượng nguồn
- us
- Sử dụng
- sử dụng
- ca sử dụng
- giá trị
- khác nhau
- phiên bản
- thông qua
- hình dung
- chờ đợi
- Washington
- Washington DC
- Đường..
- Thời tiết
- TỐT
- cái nào
- sẽ
- Sẵn sàng
- với
- ở trong
- quy trình làm việc
- đang làm việc
- sẽ
- năm
- zephyrnet