大模型應用
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
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Fluent紊流模型及其應用
適用人群：航空航天、流體機械、流體傳動及控制領域工程師 Fluent紊流模型及其應用（免費）【已結束】 直播時間：2021-10-21 19:30 介紹紊流理論、邊界層及紊流模型，講解Fluent中的紊流模型及壁面函數類型及參數設置，通過實例演示具體操作方法。 1. 紊流理論 2.
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5.生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）：由生成器和判別器兩個對抗模型組成，通過不斷優化，使生成器生成足夠真實的數據，從而欺騙判別器認為其為真實數據。
6.自編碼器（Autoencoder）：利用一個編碼器將輸入數據壓縮為潛在表示，再使用一個解碼器將其還原為原始數據，可以用于特征提取、降噪和圖像增強等領域。
以上是常見的一些神經網絡算法，每個算法都有不同的應用場景和優缺點。
三、國外大模型技術在自動駕駛中的應用
在自動駕駛領域，大模型的應用可以提高自動駕駛系統的感知與決策等方面的能力。具體來說，大模型可以通過先前建立于大量真實交通數據上的預訓練，在車輛、行人、道路標志、紅綠燈等多種場景下自動生成語義信息，進而充分理解并掌握城市交通中各種復雜情境，從而有效地提升自動駕駛車輛的安全性和可靠性。
例如，大規模預訓練的模型可以被用來檢測行人、障礙物、車輛等，以及進行精確的路標識別和交通信號判斷，在自動駕駛系統中大大提高了感知系統的準確性；另外，大模型也可以被應用于路徑規劃、車速控制、轉向、制動等決策過程，從而更好地適應不同的路況和特定場景（如高速公路、城市交通擁堵等）。
展開 科盛科技 / 簡錦昌 副總經理
(轉載自繁體版ACMT電子技術月刊No.092)
什么是大語言模型(LLM)？
大語言模型(Large Language Model, LLM)是人工智能領域中一種基于深度學習的技術，它通過處理大量的文本資料來理解、生成和翻譯自然語言。這些模型以龐大的參數規模為特點，并利用了現代神經網絡架構，尤其是變換器(Transformer)架構，使得它們在自然語言處理(NLP)任務中表現出色。
大語言模型通常由數十億甚至上千億個參數構成。這些參數是在大量的文本資料上訓練得到的，通過深度學習算法來優化。訓練一個大語言模型需要巨大的計算資源，通常使用數百個GPU或TPU并行處理，以處理海量的資料集。
圖1：大家看到LLM提供的問答服務只是冰山的一角，其背后隱含著大量的文字數據資料
常見的LLM應用方式
ChatGPT就是一種LLM，相信大家都有接觸過，只要在聊天框中輸入問題或請求，例如撰寫文章、翻譯文本或生成程序碼，等待幾秒鐘，ChatGPT將自動生成文字。如果需要進一步調整輸出，可以繼續與其互動，輸入更具體的指令或要求。大語言模型的應用范圍非常廣泛。它們在各種自然語言處理任務中表現優異，常見的應用包括：
? 自然語言生成
LLM能夠生成流暢且連貫的文本，常用于自動化內容生成、寫作輔助和對話系統。
? 機器翻譯
通過理解多種語言之間的復雜關系，LLM可以進行高質量的語言翻譯。
? 文本摘要
LLM能夠自動從長文檔中提取關鍵內容，生成簡短的摘要。
? 對話系統
基于LLM的聊天機器人能夠與人類進行自然的對話，并且能夠理解上下文進行合理的回復。
展開 3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應用」，將介紹GenAI技術和傳統Lint流程相結合的新技術--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術不僅能理解Lint報錯的原因并提供精準的代碼修復建議，還能通過自然語言描述來滿足定制化Lint檢查的需求；另外它還能通過自然語言描述直接生成期望的waiver來過濾掉不期望看到的違例。采用該技術能加快 Lint違例的修復和收斂的效率，從而極大解放開發者的生產力。
GenAI+Lint全新技術：VC SpyGlass Lint Advisor實戰課程即將上線，歡迎大家報名！
時間：3月 20日（星期五），14:00–15:00
地點：線上直播
講師簡介：
羅木江 | 新思科技首席應用工程師
負責數字電路驗證系列產品的支持，在RTL Signoff靜態驗證領域以及跨技術域驗證方法學具有豐富的經驗。
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展開 關于舉辦“大尺度VIC水文模型的開發與應用”培訓班
培訓背景
受全球環境變化和經濟快速發展的影響，我國水短缺、水污染、水生態、水災害、水管理五方面問題復雜交叉，直接涉及國家多方面的安全，是一個復雜的水系統問題。解決上述水問題的核心是水循環基礎研究，需要深入研究以流域水循環為紐帶的水系統各部分的聯系與反饋機制，以多要素、多過程、多尺度流域水循環綜合模擬為核心技術支撐，探討良性水循環維持的途徑。因此，在當前全過程、多要素的現代水資源綜合管理中，流域水循環模型是一個關鍵的核心支撐技術。流域水循環模型很多，其中大尺度的陸面水文模模型VIC是入選國際PILPS計劃的模型，已被國內外廣泛應用于流域陸面水文過程模擬研究中，其開發和應用具有廣闊的前景。但鑒于該模型相對復雜、運行難度較大，應廣大水利技術工作者的要求，北京中技培咨詢服務中心特舉辦“大尺度VIC水文模型的開發與應用培訓”，相關具體事宜通知如下：
時間地點
2018年11月16日-19日 地點：北京
（時間安排：第一天報到、授課三天）
培訓對象
各省市、自治區從事水資源研究、水資源規劃、陸面水文過程、區域生態環境研究與規劃的專業技術人員，各高校及科研院所的科研人員及研究生。
培訓目標
1、 提高VIC模型在流域綜合管理中的開發與應用水平；
2、提高水利、環保研究中流域水循環模擬技術的應用水平。
培訓方式
1、課程講座； 2、上機操作；3、專題小組研討與案例講解分析結合。
主講專家
長期從事水文模型開發、流域陸面水文過程模擬/預報/預估方面的工作，熟悉各類常用的水文模型的運行和開發！ 主持和參加了多個國家級科研項目，在國內外高水平的水文專業刊物發表了多篇科研論文。
展開 UKF使得估計更加準確，盡管UKF中的運算，例如無跡變換（UT），即算法2中的UT函數，可能看起來比EKF更復雜，但張柏強等人和Raitoharju和Piché深入研究了對各種卡爾曼濾波器擴展應用的實際計算復雜性和優化的評估。
表5描述了使用MBSE方法結合MDA組件對上述AUV應用的評估。
表 5.評估基于模型的系統工程（MBSE）方法結合模型驅動架構（MDA）的魚雷形AUV控制應用
（CIM，獨立于計算的模型；PIM，獨立于平臺的模型；PSM，特定于平臺的模型；IDE，實現開發環境；OMG，對象管理組；XML，可擴展的標記語言；MOF，元對象工具；UML，統一建模語言；SysML，系統建模語言）。
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人工智能：基礎、模型與應用23天前
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
引言
CML Compiler生成的緊湊模型可用于多種平臺的電路原理圖設計和仿真。INTERCONNECT緊湊模型既可在獨立的INTERCONNECT設計平臺中使用，也可在Virtuoso互操作平臺中使用。Ansys Lumerical高級photonic Verilog-A緊湊模型可通過Cadence Spectre等SPICE求解器進行仿真。INTERCONNECT模型和Verilog-A
這個帖子的重點放在cdp模型參數的測試上，所以在abaqus中建立一個單位立方體進行計算，得到壓應力應變如下：
立方體大小是1*1*1。
如何在abaqus建立方體在前面一個帖子中寫過，在此不再重復。Cdp模型參數如何計算在上一篇帖子中詳細說明，在此直接拿過來用。
1、 材料設置，
1.首先設置彈性參數：
2.再設置塑性參數，菜單欄里找到Mechanical
4月，Ansys 精心規劃 9 場新功能/應用類主題直播，圍繞幾何建模與自動化、eVTOL整體方案、智能網聯汽車安全仿真、動力電池、AI電光仿真、逆變器設計、硅光芯片、SPH應用、Lumerical 全新求解器等方向，全面覆蓋前沿技術與工程實踐。
4月系列作為全年近60場應用類網絡研討會的開篇，將幫助工程師深入掌握仿真能力的應用價值，精彩內容持續全年，歡迎大家報名參與！
4/10 | Discovery
<p>4月，Ansys 精心規劃 9 場新功能/應用類主題直播，圍繞幾何建模與自動化、eVTOL整體方案、智能網聯汽車安全仿真、動力電池、AI電光仿真、逆變器設計、硅光芯片、SPH應用、Lumerical 全新求解器等方向，全面覆蓋前沿技術與工程實踐。</p><p>4月系列作為全年近60場應用類網絡研討會的開篇，將幫助工程師深入掌握仿真能力的應用價值，精彩內容持續全年，歡迎大家報名參與！</p><p
3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應用」，將介紹GenAI技術和傳統Lint流程相結合的新技術--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術不僅能理解Lint報錯的原因并提供精準的代碼修復建議，還能通過自然語言描述來滿足定制化Lint檢查的需求；另外它還能通過自然語言描述直接生成期望的waiver
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
大模型應用創新長廊中，科技賦能千行百業的鮮活圖景緩緩鋪陳。醫療AI全科醫生助手系統，依托千億參數大模型處理多模態醫療數據，為臨床診療提供精準輔助建議；教育個性化學習大模型能實時匹配學生特質，生成專屬教學方案，而金融、法律、工業等領域的成熟落地應用，更印證了AI從“系統級能力”向產業深度滲透的發展大勢。
■ 工業AI底座 產品架構“五中心、雙引擎、一展館”完善成型；上線基于仿真的數字孿生，形成“AI+機理+仿真+優化”體系；實現大模型智能體應用；推出神經網絡設計器等10余項核心功能；2025R1單機版上線并完成一系列國產化操作系統、數據庫適配。
公司各產品線協同并進，共同構筑了以仿真與AI深度融合為核心的堅實技術基礎。
展會期間，觀眾可以親身體驗這些AI大模型的實際應用，感受科技帶來的便捷與高效。
人形機器人展區無疑是本屆博覽會最具吸引力的部分之一。多家國際知名機器人企業將攜其最新研發的人形機器人亮相，這些機器人不僅在外觀上越來越接近人類，而且在運動控制、情感交互、自主學習等方面也取得了突破性進展。觀眾將有機會與這些機器人進行互動，體驗未來人機共存的生活方式。
