塞尔：VAR运营商全球公开招聘西甲视频操作员，每天工资为150欧

直播吧11月16日讯 据塞尔电台报道，VAR运营商Hawk-eye Innovations面向全球公开招聘VOR室视频操作员职位，每天的工资是150欧元。

这项工作包括向裁判提供他们要求的重复内容和图像，裁判员负责划定越位线，选择哪些内容可以接受审查，哪些内容不可以接受审查，当然也可以做出决定。

对于这项充满责任的工作，他们每天的工资为150欧元，而且必须是自营职业者。他们与甲级VAR裁判的薪资水平相去甚远，后者每场比赛的收入约为2000欧元。

本次的招聘方并不是负责裁判技术委员会（CTA）的西班牙皇家足协（RFEF），而是承包了VAR技术的公司Hawk-eye Innovations。除其他要求外，他们还需要积极主动的态度、对足球的兴趣、对规则的良好了解以及至少两年经验的驾驶执照。此外，正如他们警告的那样，拥有卡车驾驶执照也有帮助。

工作要求

工资为每天150欧元（没有具体说明每天工作时长）

作为自由职业者，需要在个体经营制度中注册

可以立即开始工作（11 月份）

周末有空，无固定时间

任职要求

视频技术基础雄厚

才华横溢、富有进取心，具有出色的分析、组织和解决问题的能力

积极主动、负责的态度和主动工作的能力

时间管理技能和在压力下工作的能力

对体育或体育分析感兴趣

拥有至少两年经验的驾驶执照

熟练掌握英语和西班牙语

能够适应不规则工作日的灵活工作条件，包括周末和更长的工作日

此外，这份工作邀请还包括一些“额外”要求，即申请该职位的人拥有“科学、技术、工程课程的大学学位或同等相关经验”、“对足球和比赛规则有良好的了解”、会使用重播或现场制作技术”以及“卡车驾驶执照”。

同时，该公司鼓励潜在申请人发送申请和简历，即使他们不符合某些要求的规格：“如果你适合某些要求，并且有热情和愿望在那些不符合的要求中发展自己，我们也会鼓励你发出申请。”

（月球足迹）

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基于人工智能的电力调度自动化系统的设计与实现

摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已广泛应用于各行各业。在电力系统领域，传统的电力调度自动化系统存在数据处理能力不足、智能决策水平不高等问题。本文旨在设计并实现一种基于人工智能的电力调度自动化系统，以提高电力系统的运行效率和安全性。该系统通过集成机器学习、深度学习等AI技术，实现对电力系统数据的智能分析、预测和优化调度，为电力行业的智能化转型提供有力支持。

关键词：人工智能；电力调度；自动化系统；机器学习；深度学习

引言：电力调度是电力系统运行的关键环节，负责协调各发电、输电、配电环节，确保电力供应的稳定性和可靠性。然而，随着电网规模的扩大和复杂性的增加，传统电力调度自动化系统面临诸多挑战。为应对这些挑战，本文提出了一种基于人工智能的电力调度自动化系统设计方案，旨在通过AI技术提升电力调度的智能化水平，降低运行成本，提高系统稳定性。

一、系统架构设计

基于人工智能的电力调度自动化系统采用分层架构设计，主要包括数据采集层、数据处理层、智能分析层、决策优化层和人机交互层。

数据采集层：负责从电网中各传感器、测量装置和智能电表等设备实时采集电力数据，包括电压、电流、功率因数等。数据处理层：对采集到的数据进行预处理、清洗和格式化，以提高数据质量和可用性。同时，该层还负责数据的存储和管理，为后续的智能分析和决策优化提供数据支持。智能分析层：集成机器学习、深度学习等AI算法，对处理后的数据进行智能分析。该层能够识别电网中的异常模式、预测负荷变化和发电能力，为调度决策提供科学依据。决策优化层：基于智能分析层的结果，运用优化算法和策略，生成电力调度计划。该层能够自动调整发电、输电和配电参数，以实现电力系统的经济、安全和稳定运行。人机交互层：提供友好的用户界面，使调度人员能够方便地查看电网状态、调度计划和异常报警信息。同时，该层还支持调度指令的下发和反馈，实现人机协同调度。二、关键技术实现

数据预处理技术：为提高数据质量和可用性，本系统采用数据预处理技术，包括数据清洗、数据变换和数据规约等。数据清洗旨在去除重复、错误和不完整的数据；数据变换则对原始数据进行转换，以满足后续分析的需求；数据规约则通过降低数据维度和数量，减少计算复杂度和存储成本。机器学习算法：本系统采用多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和神经网络（NN）等，对电网数据进行智能分析。这些算法能够自动学习电网中的规律和模式，为负荷预测、发电能力评估和故障检测等任务提供有力支持。深度学习模型：深度学习作为机器学习的一个分支，具有强大的特征提取和模式识别能力。本系统利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对电网数据进行深度挖掘和分析。这些模型能够发现电网中的复杂关系和潜在风险，为电力调度提供更加准确的决策依据。优化算法与策略：为实现电力调度的优化，本系统采用多种优化算法和策略，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和强化学习（RL）等。这些算法能够在考虑电网约束和目标函数的基础上，自动生成最优或近似最优的调度计划，降低运行成本，提高系统稳定性。人机交互技术：本系统采用先进的人机交互技术，提供直观、易用的用户界面。调度人员可以通过图形化界面实时查看电网状态、调度计划和异常报警信息。同时，系统还支持语音输入和手势识别等功能，使调度操作更加便捷和高效。三、系统测试与验证

为验证基于人工智能的电力调度自动化系统的有效性和可靠性，本文进行了系统测试和验证。测试环境包括模拟电网和实际电网两种场景，测试内容涵盖数据处理、智能分析、决策优化和人机交互等方面。

数据处理测试：在模拟电网和实际电网中，分别采集大量电力数据，并对数据进行预处理和清洗。测试结果表明，本系统能够高效地处理大规模数据，提高数据质量和可用性。智能分析测试：利用机器学习算法和深度学习模型对处理后的数据进行智能分析。测试结果显示，本系统能够准确识别电网中的异常模式、预测负荷变化和发电能力，为调度决策提供科学依据。决策优化测试：在模拟电网中，设定不同的负荷需求和发电能力场景，测试系统的决策优化能力。测试结果表明，本系统能够自动生成最优或近似最优的调度计划，降低运行成本，提高系统稳定性。同时，系统还能够根据电网约束和目标函数的变化，动态调整调度策略，实现灵活调度。人机交互测试：邀请调度人员参与系统测试，评估人机交互界面的友好性和易用性。测试结果显示，本系统能够提供直观、易用的用户界面，使调度人员能够方便地查看电网状态、调度计划和异常报警信息。同时，系统还支持语音输入和手势识别等功能，提高了调度操作的便捷性和高效性。四、结论与展望

本文设计并实现了一种基于人工智能的电力调度自动化系统，通过集成机器学习、深度学习等AI技术，实现了对电力系统数据的智能分析、预测和优化调度。系统测试结果表明，该系统能够有效提高电力系统的运行效率和安全性，降低运行成本。

然而，随着电网规模的不断扩大和复杂性的增加，电力调度自动化系统仍面临诸多挑战。未来，我们将继续深入研究人工智能技术在电力调度中的应用，探索更加高效、智能的调度算法和策略。同时，我们还将加强系统安全防护和可靠性保障，确保电力调度自动化系统的稳定运行。

此外，我们还将关注电力市场的变化和发展趋势，将市场机制纳入电力调度自动化系统中，实现电力市场的智能化运营和管理。通过不断优化和完善系统功能和性能，我们将为电力行业的智能化转型和可持续发展提供有力支持。

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