智能搜索
關注創建者：cadenas 創建時間：2019-02-28
智能搜索的視頻教程
1-59基于matlab的爬行動物搜索算法（Reptile search algorithm, RSA）一種新型智能優化算法
基于matlab的爬行動物搜索算法（Reptile search algorithm, RSA）一種新型智能優化算法。該算法主要模擬鱷魚的捕食行為，來實現尋優求解，具有收斂速度快，尋優能力強的特點。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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遺傳算法優化應用案例講解及編碼技巧
人工智能：在搜索和路徑規劃問題中，如自動駕駛車輛和機器人導航，啟發式算法提供了有效的解決方案。 調度問題：在生產、交通和資源分配中，啟發式算法可以用于生成高效的調度計劃。 組合優化：啟發式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優化問題。 能源領域：在能源管理、電網優化和可再生能源集成中，啟發式算法有助于提高能源效率和系統穩定性。
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遺傳算法原理及其matlab編程詳細講解—輕松快速入門啟發式優化算法
人工智能：在搜索和路徑規劃問題中，如自動駕駛車輛和機器人導航，啟發式算法提供了有效的解決方案。 調度問題：在生產、交通和資源分配中，啟發式算法可以用于生成高效的調度計劃。 組合優化：啟發式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優化問題。 能源領域：在能源管理、電網優化和可再生能源集成中，啟發式算法有助于提高能源效率和系統穩定性。
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智能搜索的實例教程
應用實例 1 – 新模具成本低廉設計
在模具設計前首先要針對新塑料零件進行幾何相似性搜索. 以此借用之前使用過的合適模具. 通過簡單修改可 以節省重新構建新模具所花費的大量時間和成本.
過去的流程：
新塑料零件和所需模具=====》重新構建新模具 （單個3000歐元成本）
采用智能搜索后：
新塑料零件和所需模具=====》GEOseach =====》進行幾何相似性搜索和比對=====》找到已有的合適的模具=====》修正借用 （單個500歐元成本）
應用實例 2 - 優化小型加工工藝的拆裝時間
應用實例 3 – 借助幾何搜索提供報價
按照客戶定制通常在報價中需要花費大量時間. 但往往客戶希望能夠盡快獲得詢價反饋. 借助幾何相似性 搜索可以首先找到類似產品, 在進行部分修改后您就可以在短時間內向客戶提供所需的報價了.
展開 然而不同種類的園丁鳥會偏愛不同的顏色，所以如果這位“設計師”也會使用CADENAS的顏色搜索，應該能建造裝飾出更五彩繽紛的巢穴。
Farbsuche / 顏色搜索
使用顏色搜索功能，工程師和采購商根據選定的顏色來過濾零件庫中的組件。功能強大的顏色搜索是CADENAS創新的眾多智能搜索方式中的一種。
功能優勢
可以在一次搜索中組合多種顏色
能夠按所需的確切顏色值進行搜索
零部件顏色可以被顏色板識別
實例展示
使用顏色搜索功能，工程師和采購商根據選定的顏色來過濾零件庫中的組件。
也可以按顏色組合進行搜索。
展開 Langguth依靠keytech PLM系統和來自CADENAS完全集成的幾何相似性搜索GEOsearch來對例如物料清單、工程圖或其他與設計和項目相關的大約30萬份文件進行管理。
戰略性零部件數據資源管理系統PARTsolutions的智能搜索功能對于企業來說是完全集成在keytech PLM中的，它通過識別相同或相似組件來清理零部件庫存，并永久性地防止重復創建已有組件。意味著能在產品開發過程中大幅提高的安全性和透明度以及顯著降低的工作量和成本。GEOsearch的部署優化了部門間的工作流程，并將管理開銷減少了10％以上。
CADENAS的LIVEsearch搜索功能就類似于這種交流方式，無需多言卻心領神會，只需提供零部件任何部位的外部結構，系統就能實時為您推薦選項，讓您在大型模型數據庫中輕松快速地找到所需的零部件。
LIVEsearch/聯想搜索
LIVEsearch功能類似于一種實時感應聯想搜索，在工程師設計自制件過程中系統會自動推送給他與當前零部件幾何結構相同或相似的組件推薦選項。工程師和設計人員通過將推薦選項中零部件的幾何結構與制造商目錄中零部件模型進行比對，從而找到相匹配的組件。另外，此搜索方式還帶有組件比較和CAD導出等附加功能。
功能優勢
減少重新建模的工作量，節省時間和金錢。
以最小的成本在產品開發早期進行更改或優化，減少產品后期開發階段的調整需求。
無需切換系統或變更流程就可以進行幾何相似性搜索。
提高零部件的重用率。
無縫集成到CAD系統中。
更多LIVEsearch搜索細節演示，請瀏覽一下網址：
https://v.qq.com/x/page/b0854qfpf62.html?ptag=qqbrowser
展開 Topologiesuche / 拓撲搜索
通過拓撲搜索可以在企業零部件模型庫中根據具體的技術細節和特征發起搜索，搜索結果也因此更加精確。通過拓撲搜索，您可以在整個數據庫中搜索與所需零部件特征和尺寸都匹配的組件。 您只需輸入一定特征屬性，例如像長度、寬度和直徑等，就能夠獲得與此相匹配的跨類搜索結果。
例如：河馬是繼大象和犀牛之后的第三大陸地哺乳動物。體重可達4.5噸, 日進食量超過40千克。設想若要為河馬做一把椅子，其尺寸必定極其特殊，找到合適的零部件將會是件非常頭疼的事，而運用拓撲搜索就會事半功倍了。
功能優勢
能按體積、表面、基本形狀、尺寸、孔、直徑、角度等不同特征屬性輕松過濾組件。
從CAD模型中直接提取特征屬性，無需手動進行分類。
不局限于一個分類特征，而且可以按照所有拓撲特征進行搜索。
采用拓撲搜索實例
圖文翻譯：
借助CADENAS的拓撲搜索方法，根據輸入的不同技術特征為您推薦最適合的零部件選項。
只需在一個選項框中輸入搜索零部件的不同特征屬性。
同時也支持按照特征組合來搜索。
展開 
智能搜索的最新內容
CADENAS憑借旗下企業搜索引擎ENTERPRISE 3Dfindit，及其搭載的人工智能輔助搜索功能，參與了該創新獎項的評選
CADENAS的企業搜索引擎ENTERPRISE 3Dfindit以其人工智能支持的搜索功能給人留下了深刻印象，并被提名巴伐利亞創新獎。
通過有針對性的零部件管理提高效率
除其他外，新的合作重點是提供智能搜索方法，如幾何相似度搜索、文本搜索和草圖搜索與3Dfindit企業版。這些技術使組件能夠被快速可靠地找到和重用，使開發設計過程更快、更高效。工程師節省了高達70%的時間，這些時間他們原本必須要花費在搜索、配置或重新訂購零件上。
1、AI驅動的根因分析
這是 DTEmpower 的核心優勢，它集成了回歸、時序、分類、聚類等 150 余種機器學習算法，且低代碼易上手，不需要深厚的算法背景，通過拖拽式建模和 AI Agent 輔助，質量工程師可以快速建立回歸模型或分類模型，量化各工藝因子對良率的貢獻率，實現“智能故障搜索”。
GEOsearch 是 ENTERPRISE 3Dfindit 的智能搜索方法，它通過在 CAD 幾何圖形的基礎上對部件進行比較來簡化搜索。這樣可以節省大約 70% 的時間。
防止生產停機
Seidel GmbH [&] Co KG生產車間的機器是緊密同步的，延誤會很快導致數周的停產。如果一個部件在生產過程中損壞，必須盡快更換。
①集成前沿AI技術，提供基于文本、圖像及場景的智能搜索功能
②支持本地私有化部署保障數據安全，或云端部署促進全球團隊高效協作
03 aiData核心優勢
可靠的傳感器部署
傳感器配置的可靠性是數據質量的前提，aiData通過科學規劃與仿真驗證，打造堅實的采集基礎。
從傳統搜索向人工智能的轉變正在穩步推進。
從搜索引擎排名到人工智能推薦
生成式人工智能是技術信息搜索領域的新守門人 。傳統的搜索引擎優化仍然是基礎，但僅靠它已不再足夠。關鍵在于，人工智能系統能否從技術和內容上理解信息。從根本上說，這意味著：
人工智能系統傾向于精確、結構化和可驗證的內容。
它們更愿意訪問具有技術深度的可信來源。
痛點：不斷泛濫的重復件極大耗費您的資源
回想一下，您的設計工程師每周要花費數小時來尋找正確的CAD零部件。最后期限迫在眉睫，工作效率卻停滯不前，工程師們在雜亂的CAD數據庫迷宮中穿梭，挫敗感與日俱增。更糟糕的是，他們不得不重新創建找不到的零部件，這就造成了效率低下和資源浪費的惡性循環。
威伯科（WABCO）1869年在美國成立，是全球領先的商用車制動控制系統技術與服務供應商， 總部設在比利時的布魯塞爾。致力于提高商用車安全、效率和智能互聯技術。2019年，采埃孚和威伯科作為獨立運營的兩家公司分別實現了365億歐元和34億美元的銷售額。2020年5月29日，采埃孚收購了威伯科控股公司。
威伯科（WABCO）將CADENAS幾何相似性搜索功能引入產品開發流程
得益于PARTsolutions的目錄結構，所有組件信息都清晰可見，用戶可以使用廣泛的智能搜索功能快速輕松地找到所需的零部件。
眾多搜索功能包括：全文搜索、3D 幾何相似性搜索、拓撲搜索、毛坯搜索、近義搜索、關鍵字搜索、使用 ERP 編號進行搜索以及2D 草圖搜索等。
災害預防與響應：邊坡檢測、自然災害氣象預警、快速響應、智能搜索設備、熱成像技術、無人機搜救。
