智能預警模型的案例
【DTEmpower案例操作教程】智能模型預警
DTEmpower是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據建模軟件，致力于幫助工程師及工科專業學生，利用工業領域中的仿真、試驗、測量等各類數據進行挖掘分析，建立高質量的數據模型，實現快速設計評估、實時仿真預測、系統參數預警、設備狀態監測等工程應用。軟件內置有圖形化、零編碼的數據分析建模環境，圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等環節提供豐富的AI算法，提供從模型搭建到模型管理應用的一站式解決方案，學習門檻低、模型質量高，零基礎用戶也能快速挖掘得到優秀的數據模型。
案例描述
在本節中，將介紹DTEmpower在實際工程案例中的具體應用。該案例來源于某電廠化學水處理系統反滲透過程，反滲透是采用膜法液體分離技術，利用膜兩側的壓力差為動力，使溶液中的溶劑透過反滲透膜分離出來。本案例利用反滲透進水母管壓力、一段入口流量、一段壓差、一段產水流量、一段濃水流量等參數訓練得出反滲透二段壓差智能預警模型。其部分算例數據如圖1所示。
圖1 部分
原始數據
操作流程
1）新建項目
雙擊打開DTEmpower軟件，即可進入到如圖2所示的界面。
展開 第Ⅰ代滑坡智能監測預警系統成功研發
第Ⅰ代滑坡智能監測預警系統成功研發
2018年11月起，中國地質調查局地質環境監測院牽頭，聯合中國地質調查局探礦工藝研究所、中國地質調查局水文地質環境地質調查中心等20余家單位，聚焦滑坡關鍵部位地表形變實時感知與智能分析預警的核心需求，融合應用新型微機電傳感、北斗高精定位、天-地窄帶物聯、人工智能等多學科技術，歷經近2年時間成功研發第Ⅰ代滑坡智能監測預警系統。
截至2020年底，共有9省（自治區、直轄市）2512處地質災害隱患點應用該系統開展了監測預警實驗。實驗結果表明，該系統完好率達到95%以上優秀級，各項測試數據連續穩定，預警功能運行正常，達到定型設計預期。
成果與進展
第Ⅰ代滑坡智能監測預警系統主要由滑坡儀、地質災害智能預警系統兩部分組成。其中，滑坡儀是一套地質災害監測儀器，涉及雨量、裂縫位移、地表形變、傾角、加速度、土壤含水率等6個測試項。研發團隊以“兩個提高、兩個降低”（提高可靠性，提高集成度、降低功耗、降低成本）為目標開展集中攻關，重點聚焦地質災害監測中降雨與地表形變兩類監測要素。由于新研發設備多參數集成、功能優化，加之MEMS（微機電系統）與窄帶物聯網傳輸技術的應用，監測設備實現了傳輸功耗降低50%以上，普適型GNSS等設備實現了綜合成本降低50%以上。
展開 2026北京人工智能展會：大模型賦能機器人，開啟智能產業新周期
當大模型突破多模態感知與復雜推理瓶頸，具身智能正從“執行工具”進化為“自主智能體”——大模型作為核心“大腦”，為機器人賦予環境理解、自然交互與自主決策能力，徹底重構技術創新邏輯，開啟“認知智能+物理執行”的全新產業周期。定于2026年6月10日-12日在北京舉辦的“2026北京人工智能展會-世亞智博會”，精準錨定這一技術融合趨勢，以“大模型賦能·機器人進化”為核心，打造亞洲頂級的融合技術發布與生態協同高地，推動產業從單點突破邁向全鏈共振。
作為立足北京、輻射全球的高端AI產業盛會，本屆世亞智博會緊扣國家數字經濟發展戰略，依托北京作為全國科技創新中心的資源稟賦，匯聚清華、北大等頂尖高校、中科院等重點科研院所，以及百度、小米等科技巨頭的創新力量，構建起覆蓋“基礎層-技術層-應用層”的全產業鏈展示體系，全方位呈現大模型與機器人融合的前沿成果，破解產業發展痛點，鏈接全球創新資源
展會現場將設置五大核心展區，精準匹配行業需求，打造沉浸式觀展體驗。其中，大模型核心技術展區聚焦多模態大模型、輕量化部署、訓練數據治理等核心領域，集中展示可獨立復核的技術指標與創新成果，涵蓋推理延遲、準確率、能耗等關鍵參數，直觀呈現大模型在環境感知、復雜推理上的突破；具身智能機器人展區則匯聚人形機器人、四足機器人、智能巡檢機器人等各類產品，既有像Galbot那樣可實現透明物體精準抓取、24小時無人值守運營的前沿機型，也有應用于工業巡檢、醫療服務、公共服務等場景的成熟解決方案，現場演示機器人自主導航、協同作業、人機交互等核心能力，讓觀眾近距離感受“自主智能體”的科技魅力，其中基于具身大模型的多場景智能巡檢機器人，將展示其通過多模態數據融合、云邊協同機制實現精準檢測的核心優勢，凸顯在提升效率、保障安全、降低成本方面的價值。
展開 人工智能：基礎、模型與應用
人工智能：基礎、模型與應用
Artificial Intelligence: Fundamentals, Models & Applications
發布于2026
年5月人工智能：基礎、模型與應用
MP4制作 |視頻：h264,1920x1080 |音頻：AAC，44.1 KHz，2聲道
電平：所有電平 |類型：電子學習 |語言：英語 |時長：58節講座（4小時6分鐘） |容量：2.82 GB
通過機器學習、深度學習以及Python和MATLAB中的實際應用來學習人工智能
你將學
到的內容 ? 解釋人工智能的概念、類型、特性以及機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺和機器人等關鍵分支。
? 描述 ANN、CNN、RNN、Transformer 和 LLM，并理解它們如何處理圖像、文本和序列數據。
? 將人工智能概念與現實應用聯系起來，如欺詐檢測、推薦系統以及圖像和語音處理。
? 解釋人工智能系統開發步驟、數據類型、使用Python/MATLAB的基本實現，以及生成式人工智能入門。
要求
● 無需技能。你將學到關于人工智能概念的所有你想了解的內容
描述
：“本課程包含人工智能的應用。”人工智能正在改變行業、企業和個人解決問題、決策和構建智能系統的方式。本課程旨在提供廣泛且實用的人工智能入門，涵蓋該領域的基礎概念和現代進展。它特別適合初學者、學生、工程師以及任何對理解人工智能工作原理及其在現實應用場景感興趣的人。
展開 
船舶智能制造車間通用模型研究
先進造船國家在二十世紀五十年代開始對車間制造進行重點管控并逐步實現了智能化。國外先進造船企業以船體分段建造為起點，紛紛投入建設智能車間管控系統，實現車間實時、透明管理。此外，大數據、5G、人工智能等新技術不斷應用到數字化造船過程中，進一步提升了車間的智能管控水平。
相比之下，盡管我國一直以來都在大力發展改善車間制造工藝，引入了大量的自動化設備，并且在部分離散點上獲得了一定的效果。但是由于我國技術起步較晚，與先進造船國家相比，依然存在著較大的差距。
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船舶智能制造車間通用模型
以船體分段智能車間為例，提出船舶智能制造車間通用模型，其他車間可根據實際生產需求進行適當調整。
2.1總體架構
船體分段智能車間總體架構包括網絡基礎層、設備層、控制層、制造管控層、決策層5個層面。
展開 工程碩士：碩士人工智能和大型語言模型（LLMS） ￥6
概述
第一部分：第一周 - 構建您的第一個LLM產品：探索前沿模型和變形金剛
第 1 講第 1 天 – 掌握法學碩士工程：從基礎知識到在 4 周內超越 GPT-8
第 2 講 第 1 天 – 生成式 AI 入門：LLM 項目設置的第一步
第 3 講第 1 天 – 使用 OpenAI GPT-4 構建網頁摘要器：即時滿足
第 4 講第 1 天 – 掌握 OpenAI API：在生成式 AI 中為前沿模型編寫代碼
第 5 講第 2 天 – 生成式 AI 課程結構：8 周掌握法學碩士
第 6 講第 2 天 – 探索前沿 LLM：ChatGPT、Claude、Gemini 等
第 7 講 第 3 天 – 前沿 LLM：探索頂級 AI 模型的優勢和劣勢
第 8 講第 3 天 – ChatGPT 與其他 LLM：優勢、劣勢和互補模型
第 9 講 第 3 天 – Claude AI：探索 Frontier 模型的功能和局限性
第 10 講 第 3 天 – Gemini AI 與其他前沿模型的比較：優勢和局限性
第11講第3天 - 比較前沿的LLMs：Command-R Plus、Meta AI和Perplexity AI模型
第 12 講第 3 天 – 比較頂級 AI 模型：GPT-4、Claude 和 Gemini 在領導力之戰中
第 13 講 第 4 天 – AI 領導力之戰：分析 GPT-4、Claude-3 和 Gemini-1.5 推介
第14講 第4天 - Gen AI突破：變形金剛模型和新興智能
第 15 講第 4 天 – LLM 中的標記化：GPT 如何處理自然語言任務的文本
第 16 講 第 4 天 – 了解上下文窗口：最大化 LLM 性能和內存
第 17 講 第 5 天 – 使用 OpenAI 為業務應用程序實現
展開 使用基于模型的設計測試程序開發智能設備
越來越多的智能設備正在進入我們生活的角角落落，包括您的電腦，智能電話，最新的蘋果iPad等等。而設備中的嵌入式軟件還在不停地促使您的汽車，洗衣機和電網向著智能化的方向發展。事實上，在我們的生活中，已經越來越難找到不包含嵌入式軟件的大型電子設備了。
有誰會想到，為了去一趟雜貨店，我們的汽車需要多少電子控制單元（ECU）不停地運作？又有誰會想到，今天的汽車所能帶給我們的舒適享受已將過去我們認為煩惱，瑣碎的駕駛變成了一種美好的體驗。然而，然而，隨著基于軟件的設備變得更加普遍和復雜，嵌入式工程師越來越面臨著簡化設備的設計和測試過程，實現設備缺陷可追溯性的巨大挑戰。
目前的嵌入式開發過程通常包括不同形式的設計仿真、驗證、確認和系統測試。在這些階段，設計和測試工具間很難過渡。這往往會造成需要將測試代碼，測試案例，和仿真與I/O接口重新寫入到模型中。
此外，由于傳統設計工具也正變得越來越繁重，而模型和用例也日益復雜，我們很難將用于純仿真測試的多個模型連結在一起。這些問題對企業在利潤，人員需求，文檔化及產品上市時間等方面提出了挑戰。
實時測試軟件的角色
對之前開發過程中用到的設計和測試工具、模型以及仿真數據進行復用，是目前嵌入式控制設備開發的一個趨勢。許多設計和測試工程師在整個開發過程中會積極地復用設計模型。然而，如果這些工程師在設計流程中也對測試進行復用，那么就能進一步實現更高的效率和質量（見圖）。
為了滿足這一需求，一種新型軟件——實時測試軟件誕生了。該軟件能夠幫助沖壓模具http://zhizao.mouldu.com/sell_list/keyword工程師在整個嵌入式設計流程中復用測試任務，例如激勵配置、測試序列、分析程序和需求跟蹤。所謂“實時”是指該軟件對嵌入式系統其余部分進行建模，從而具備在真實環境中，對測試設備(DCT)進行測試固件的能力。
展開 淺談汽車軟件解決方案：智能電控模型/代碼一致性測試
ISO26262體系構成
測試內容
ISO26262功能安全標準中針對ECU研發有兩個要求：
01
?模型/代碼的一致性測試要求
一致性測試是基于模型開發，通過模型自動生成代碼或者根據代碼逆向搭建模型，驗證代碼和模型之間的邏輯是否一致。
3D智能模型為眾多領域持續注入創新動能
回顧以往的成功案例，不斷突破的行業解決方案以及創紀錄的3D CAD模型下載量
2018年是CADENAS的卓越之年。近3億次創紀錄的3D CAD模型下載量充分說明 PARTcommunity版本8不僅為零部件制造商設立了新標準，而且也獲得了工程師和設計師的高度認可。
總部位于奧格斯堡的軟件制造商CADENAS將為企業把握新趨勢、樹立新理念持續注入強勁動能，超越自我、再創輝煌。例如，針對BIM和電氣工程領域的發展需求，CADENAS將其多CAD模型解決方案在機械工程領域的運用進行了專業化的調整和優化。
上述內容以及其他有趣的創新咨詢和過往的成功案例，您都可以在最新一期的客戶雜志“2018成功集錦”中找到。
展開 直播課程 | 智能實時CAE仿真在汽車行業應用之：模型降維
課程名稱：智能實時CAE仿真在汽車行業的應用之“模型降維”
直播時間：2020-10-21 (星期三) 14:00-15:00
立即報名：https://mpages.mscsoftware.com/WBNCH-ALL2020-10-21CADLMPrattMiller_LP-Registration.html
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直播主題與時間
智能實時CAE仿真在汽車行業應用之：模型降維
2020年10月21日（星期三）14：00~15：00
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您所期待的內容
智能實時仿真軟件之模型降維模塊功能及基本原理：
如何定義樣本空間、DOE方法
如何運行很少但很明智的選擇樣本點
是否能夠自適應學習 (在學習中進步)
如何智能實時的進行參數化研究和優化
標致雪鐵龍集團（PSA）機器學習案例：
側面碰撞 & 動剛度
奧迪汽車（AUDI）機器學習案例：
底盤力虛擬調校 & 兼顧全頻段舒適性
豐田汽車（TOYOTA）機器學習案例 ：
前部碰撞/CFD
Pratt & Miller工程和制造公司機器學習案例
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適合誰來參加
各行業想要轉型/兼職機器學習的CAE部門主管、工程師
仿真/試驗數據管理的IT部門主管&工程師
已經正在進行優化，尤其是多學科優化的工程師
對機器學習技術在CAE行業最新應用和案例，感興趣的人員
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參會方式
掃描下方二維碼注冊
或點擊注冊：https://mpages.mscsoftware.com/WBNCH-ALL2020
展開 設計仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動力學仿真
同時，智能實時仿真平臺ODYSSEE能夠基于CDC減振器仿真模型或實測數據，快速構建CDC減振器機器學習模型，并應用于Adams整車仿真分析中，從而幫助工程師更加高效地完成CDC減振器的設計工作。
CDC機器學習模型搭建
基于實際的CDC系統測試數據或設計數據，工程師可以在ODYSSEE中輕松構建其機器學習模型，從而實現對新輸入參數下的響應進行快速預測。ODYSSEE中生成機器學習模型的步驟如下：
01
確定研究系統的輸入參數和輸出參數；
02
準備搭建機器學習模型的相關數據，即在不同輸入參數條件下的輸出結果響應，可以是仿真數據，也可以是試驗測試數據；
03
將準備好的數據拆分為訓練數據和驗證數據，訓練數據用于機器學習的訓練，驗證數據用于訓練好的機器學習模型校驗，從而保證預測結果的精度；
04
通過嘗試不同的機器學習算法以及相應的超參數，找到一種預測精度最高的機器學習算法供后續預測使用，至此完成機器學習模型的搭建。
圖1：ODYSSEE中構建機器學習模型的工作流程
此時，我們選擇車速、車身加速度、車身俯仰、車身側傾、轉向5個變量作為CDC系統的輸入參數，阻尼力值作為CDC系統的輸出響應，來構建機器學習預測模型。針對訓練好的CDC系統機器學習模型，在不同輸入參數條件下進行了結果的對比，如圖2所示。結果表明，機器學習預測模型能夠與實際測試的阻尼力一致。
圖2：CDC系統機器學習模型驗證。左圖：其他條件一定，阻尼力-車身加速度曲線。右圖：其他條件一定，阻尼力-車身俯仰曲線。
ODYSSEE中訓練完成的機器學習預測模型可以導出成為FMU格式的文件，供其他軟件使用。目前ODYSSEE支持導出FMU 2.0和FMU 3.0，用戶可以根據實際需求進行導出。
展開 
AI大模型+具身智能“2026北京·世亞智博會”打造創新技術高地
過去需要多年積累的專用算法開發，現在可以通過大模型的快速適配能力實現跨越式突破。頭部企業紛紛轉向"基礎模型+垂直場景"的研發策略，大大縮短了產品迭代周期。
2026北京人工智能展覽會（世亞智博會）：引領融合創新浪潮
定于2026年6月在北京舉辦的“北京人工智能展覽會（世亞智博會）”，精準把握了這一技術變革脈搏。作為亞洲頂級的人工智能盛會，本屆展會以"大模型賦能·機器人進化"為主題，將集中展示三大核心趨勢：
首先，是感知-決策-執行一體化技術的成熟應用。多家領軍企業將發布新一代機器人操作系統，展示如何通過大模型實現從環境理解到動作生成的無縫銜接。特別值得關注的是多模態交互技術的突破，使機器人能夠同時處理語音、手勢、眼神等多種溝通方式，實現真正自然的"人機共融"。
其次，是專用大模型在垂直領域的深度優化。針對工業、醫療、服務等不同場景的需求特點，參展商將展示經過領域知識增強的專用模型，這些模型在保持通用智能的同時，具備行業特有的專業判斷能力。例如，工業質檢大模型能夠結合產品圖紙和實時視覺數據，做出比人工更精準的質量判定。
第三，是機器人生態系統的全面升級。展會將特別設置"智能體協作"展區，演示多個機器人如何通過大模型實現任務分配和協同作業。這種群體智能模式將大幅拓展機器人的應用邊界，使其能夠勝任建筑工地、物流倉儲等復雜環境下的團隊作業。
未來展望：智能體社會的雛形
隨著技術的持續演進，具身智能正在向更高層級的自主性發展。下一代系統將具備目標設定和自我優化的能力，能夠根據環境變化主動調整行為策略。這種進化不僅帶來效率提升，更將重塑人機協作模式——從"人指揮機器"轉變為"人機共同決策"。
同時，這一變革也提出了新的課題。如何確保自主智能體的行為符合倫理規范？怎樣構建可靠的安全防護機制？這些問題的解決需要技術創新與治理框架的同步推進。
展開 【精彩回顧】國產仿真模型+先進智能算法，遠算科技參加2023智慧水利建設論壇
【產品介紹】遠算流域洪澇風險管理數字孿生平臺
在水網流域，遠算科技流域洪澇預警數字孿生平臺針對極端天氣下成災快突發性強、災害防御被動等特點，通過驅動國產可控水文水動力耦合模型，快速識別水域洪澇風險，災情推演積累經驗，超前處置主動防御，勾勒流域時空數據一張圖，從過去、現在到未來，牢牢把控水網流域安全。
除了洪澇預警，優化調度也是水網流域的重要內容。遠算科技也新推出了水庫群防洪聯合調度數字孿生平臺，多目標優化，多水庫聯調，多維度綜合評價，實現流域精準合理優化調度。
【產品介紹】遠算城市內澇預警數字孿生平臺
再到城市的智慧防澇，遠算科技城市內澇預警數字孿生平臺接入天氣預報信息、構建城市數字地板，發揮自有國產可控水動力數值仿真和排水系統模型優勢，時間空間雙重預判風險分布情況，淹沒水深、流速、范圍信息一手掌握。
視頻測流水利感知系統
遠算科技水利應用場景廣泛，創新性研發了視頻測流水利感知系統，以先進AI智能算法正射矯正處理原有圖像，識別捕捉水流示蹤粒子，計算全場河面水流速度，零門檻，易操作，實現1部手機、10秒視頻，3步完成專業水流測速。
遠算科技致力于發揮自有國產仿真模型和先進智能算法優勢，持續拓展水利行業數字孿生應用場景，積極參與行業經驗交流，分享優秀實踐經驗，深耕水利行業，持續推出優質數字孿生系列產品，賦能智慧水利建設，助推新階段水利高質量發展。
更多資訊可登錄格物CAE官方網站
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遠算科技在bilibili、頭條、知乎、技術鄰定期發布課程視頻等內容
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展開 在線配置器和智能CAD模型可最大限度地縮短夾持系統的設計時間
此外，SCHUNK產品目錄中的所有夾緊系統組件現在都可以作為“智能零部件”被使用。 配置器和智能 3D CAD 模型為工廠制造商和系統集成商節省了大量時間，并最大限度地降低了夾持系統設計和構造中出錯的風險。
完成整個零部件系列的配置
打開schunk在partcommunity平臺的頁面，使用SCHUNK夾持旋轉系列配置器只需單擊幾下即可對 SCHUNK SRU-plus旋轉模塊、夾持器、傳感器甚至包括完全標準化的適配器板在內的整個零部件系統進行配置；然后還可以通過3D預覽方便快速地檢查夾持旋轉單元，根據需要進行調整；最后以常見的CAD格式（2D 或3D）下載模型數據或3D PDF數據表。智能組合邏輯確保僅顯示可實現的配置，自動化SCHUNK配置器也可輕松用于模塊化裝配工作：通過它用戶可以直觀地進行拾取和放置的完整設置，并且可以將系統下載為裝配體。 為了加快流程，用戶可以先從四種基本的拾取和放置設置變體中進行選擇，然后單獨進行自定義。 該工具包括最重要的夾具、旋轉模塊、線性模塊和完整的色譜柱組裝系統，這些系統采用全球最全面的模塊系列，具有10,000多種組合選項，可進行高性能裝配。
智能目錄數據
除上述優勢以外：SCHUNK目錄系列中的所有夾持系統組件現在都可作為“智能化零部件”被使用。除了有CAD幾何數據外，智能3D CAD模型還包含技術目錄數據和產品屬性功能。用戶可以直接在模型上選擇特定選項和配置相關附件，例如傳感器安裝套件、防塵蓋或密封性裝配體以及傳感器本身。
展開 智能測量技術分享系列講座來啦！喬澤光學測量技術專員為您詳細解讀基于仿真模型的DIC應變測量方案！
目前使用傳統DIC設備，但是有做仿真模型驗證與對比需求的用戶。
4. 航空航天、 汽車行業、機械制造行業之研發、設計及測試工程人員及主管。
如果您對研討會相關詳情還有疑問，敬請聯系：
010-65610249
發布于 2022-03-01 14:21
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