AI搜索優(yōu)化
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-05
AI搜索優(yōu)化的視頻教程
1-92基于matlab的引力搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)（GSA-SVM）分類模型
基于matlab的引力搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)（GSA-SVM）分類模型，以分類精度為優(yōu)化目標(biāo)優(yōu)化SVM算法的參數(shù)c和g，輸出分類可視化結(jié)果及適應(yīng)度變化曲線。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)買后可下載視頻中的源程序文件。
￥25.9 1分鐘
查看
1-59基于matlab的爬行動(dòng)物搜索算法（Reptile search algorithm, RSA）一種新型智能優(yōu)化算法
基于matlab的爬行動(dòng)物搜索算法（Reptile search algorithm, RSA）一種新型智能優(yōu)化算法。該算法主要模擬鱷魚的捕食行為，來(lái)實(shí)現(xiàn)尋優(yōu)求解，具有收斂速度快，尋優(yōu)能力強(qiáng)的特點(diǎn)。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)買后可下載視頻中的源程序文件。
￥15.9 1分鐘 13播放
查看
AI搜索優(yōu)化的實(shí)例教程
wx_fmt=png" width="1129" style=""></p><p><strong>二、如何利用AI方案進(jìn)行電子元件焊接質(zhì)量優(yōu)化</strong></p><p>在數(shù)據(jù)分析與 AI 平臺(tái) Altair<sup>?</sup> RapidMiner<sup>?</sup> 中，利用<strong>平臺(tái)產(chǎn)品 AI Studio 的數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)</strong>對(duì)焊接工藝展開優(yōu)化。</p><p><br></p><p>具體而言，先收集溫度、濕度、焊接速度等多維度數(shù)據(jù)，隨后以此為基礎(chǔ)<strong>構(gòu)建決策樹模型</strong>，借助該模型精準(zhǔn)識(shí)別出最為關(guān)鍵的工藝參數(shù)，并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)參數(shù)的優(yōu)化，從而達(dá)成<strong>焊接工藝的整體提升。</strong></p><p><br></p><p><img src="https://mmecoa.qpic.cn/mmecoa_png/x0yLiaf5fF6we33KOfMqBR2fiamEN1JtRSGRlxxXMrht5NxcxYDpH2Kl3o5ZC6rqia4uJj4OCOuxwUtq3kRhRicydg/640?wx_fmt=png" width="1102" style=""></p><p class="ql-align-center"><img src="https://mmecoa.qpic.cn/mmecoa_png/x0yLiaf5fF6we33KOfMqBR2fiamEN1JtRSiaHl2iaXofrWDgcTPCpCLrffcpsILnWe9f61pNtQleNm7LJOXUIedFMQ/640?
展開 6月底，因華為自曝與北京市交管局聯(lián)合進(jìn)行智慧信號(hào)燈優(yōu)化工作試點(diǎn)（鏈接如下：http://www.its114.com/html/news/company/2018_06_95133.html），進(jìn)而對(duì)人工智能用于信號(hào)控制、智慧交通產(chǎn)生了一些討論，主要發(fā)言人是辛武平博士，其2001年畢業(yè)于華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院，于2014年獲取美國(guó)紐約大學(xué)交通運(yùn)輸工程以及計(jì)算機(jī)工程博士學(xué)位，目前在美國(guó)某公司任職。ITS114將討論整理如下，與您共同學(xué)習(xí)。未經(jīng)討論參與者審定，如有曲枉之處，還請(qǐng)見諒。
田宗忠教授：這么多高科技企業(yè)進(jìn)入信控領(lǐng)域算是我們的幸運(yùn)，無(wú)論真正效果怎樣。不過(guò)大家一直公認(rèn)的是：基礎(chǔ)搞不好什么AL，智慧都無(wú)用武之地。北京真的想做好，那么多基本的設(shè)計(jì)問(wèn)題都需要先解決。我對(duì)北京和其它城市實(shí)施的左轉(zhuǎn)待行區(qū)設(shè)計(jì)一直不太看好。
梁康之：瞎子摸象。
@辛武平：華為TrafficGo的AI應(yīng)用，一是配時(shí)優(yōu)化，一是時(shí)段優(yōu)化。利用AI技術(shù)路線做配時(shí)優(yōu)化，目前的相關(guān)研究從理論到實(shí)踐，還是"一鍋粥"階段，大部分干的是"掛羊頭，賣狗肉"的活，賺的是吆喝，賣的是眼球。
另一方面，利用AI的技術(shù)路線做時(shí)段優(yōu)化，從理論到實(shí)踐，都是可行的，因?yàn)闅w根到底，就是數(shù)據(jù)純數(shù)據(jù)分析，特征提取的問(wèn)題了，正是AI和相關(guān)技術(shù)路線的強(qiáng)項(xiàng)。
辛武平：所以，利用AI來(lái)做配時(shí)優(yōu)化，因?yàn)樾枰^強(qiáng)的交通工程/交通流理論和實(shí)踐的領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)（domain specificin sight sand knowledge)，成功的關(guān)鍵是將領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)有效的映射到AI技術(shù)路線上，而不是反之，就目前的應(yīng)用看，還沒(méi)發(fā)現(xiàn)哪一家有做到。
兩句話總結(jié)：AI做配時(shí)優(yōu)化-存疑；AI做時(shí)段優(yōu)化-可行！
田宗忠教授：@辛武平(KLD) 不知道為什么一定要加上這些耀眼的詞匯，其實(shí)想解決的和如何解決都是早已存在的現(xiàn)象。
展開 工程師和設(shè)計(jì)師搜索技術(shù)信息的方式發(fā)生了根本性的變化。過(guò)去，設(shè)計(jì)師需要瀏覽多家制造商的網(wǎng)站，而現(xiàn)在，當(dāng)設(shè)計(jì)師向人工智能提問(wèn)：“哪種傳感器能在300度高溫下工作？誰(shuí)提供這種傳感器？”
答案直接來(lái)自ChatGPT，Google AI Overviews，Perplexity等。這些系統(tǒng)通常會(huì)根據(jù)可自由訪問(wèn)的數(shù)據(jù)、技術(shù)描述和鏈接來(lái)源，給出兩到三個(gè)制造商或產(chǎn)品的名稱。這意味著，決定閱讀哪一頁(yè)內(nèi)容的不再是使用者，而是人工智能評(píng)定哪些內(nèi)容為相關(guān)。
根據(jù)皮尤研究公司（2025）最近的一項(xiàng)分析，一旦谷歌顯示人工智能摘要，點(diǎn)擊傳統(tǒng)搜索結(jié)果的人就會(huì)明顯減少 。可見度越來(lái)越多地出現(xiàn)在生成答案的地方，而非網(wǎng)站上。從傳統(tǒng)搜索向人工智能的轉(zhuǎn)變正在穩(wěn)步推進(jìn)。
從搜索引擎排名到人工智能推薦
生成式人工智能是技術(shù)信息搜索領(lǐng)域的新守門人 。傳統(tǒng)的搜索引擎優(yōu)化仍然是基礎(chǔ)，但僅靠它已不再足夠。關(guān)鍵在于，人工智能系統(tǒng)能否從技術(shù)和內(nèi)容上理解信息。從根本上說(shuō)，這意味著：
人工智能系統(tǒng)傾向于精確、結(jié)構(gòu)化和可驗(yàn)證的內(nèi)容。
它們更愿意訪問(wèn)具有技術(shù)深度的可信來(lái)源。
自動(dòng)分析、比較和總結(jié)產(chǎn)品數(shù)據(jù)。
根據(jù)Ahrefs的分析文章"The Great Decoupling"，良好的谷歌排名并不意味著能自動(dòng)帶來(lái)更多的訪問(wèn)量，因?yàn)樵S多用戶直接從人工智能工具中獲取答案。
Seer Interactive 還顯示 ，谷歌排名靠前的品牌在人工智能回答中被提及的頻率更高，但傳統(tǒng)的搜索引擎優(yōu)化信號(hào)只能解釋人工智能能見度的一部分。人工智能遵循自己的相關(guān)性標(biāo)準(zhǔn)。
展開 芯片級(jí)的不同熱管理仿真（左），液冷與風(fēng)冷服務(wù)器機(jī)房的熱管理仿真（右）
數(shù)字孿生助力打造數(shù)據(jù)中心的未來(lái)
沒(méi)有哪家制造商或設(shè)計(jì)人員能夠獨(dú)立創(chuàng)建出優(yōu)化AI數(shù)據(jù)中心所需的全部組件。芯片公司負(fù)責(zé)制造芯片，服務(wù)器與網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商負(fù)責(zé)構(gòu)建使用這些GPU的系統(tǒng)，其他供應(yīng)商則生產(chǎn)供暖、通風(fēng)和空調(diào)（HVAC）系統(tǒng)、電力調(diào)節(jié)與變壓系統(tǒng)、安防系統(tǒng)等。
AI數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)人員可以使用Ansys TwinBuilder——基于仿真的數(shù)字孿生平臺(tái)，整合其他制造商和供應(yīng)商提供的組件和設(shè)施的仿真模型，以創(chuàng)建數(shù)據(jù)中心的數(shù)字孿生。制造商和供應(yīng)商可以將自己的模型保存為降階模型（ROM）格式，以便AI數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)人員能夠直接運(yùn)用其組件仿真模型開展工作。通過(guò)構(gòu)建AI數(shù)據(jù)中心的數(shù)字孿生，設(shè)計(jì)人員能夠?qū)?shù)據(jù)中心的各項(xiàng)性能（從計(jì)算性能到能耗）進(jìn)行全面建模和優(yōu)化。設(shè)計(jì)人員可以通過(guò)調(diào)整設(shè)計(jì)參數(shù)來(lái)仿真變更效果，例如，了解冷卻基礎(chǔ)設(shè)施中的某個(gè)元件變更對(duì)排放或功耗的影響——所有這些工作，在數(shù)據(jù)中心動(dòng)工建造之前就可以開展。
一旦在數(shù)字孿生中完成最優(yōu)設(shè)計(jì)建模，該數(shù)字孿生將成為數(shù)據(jù)中心實(shí)際部署及規(guī)模擴(kuò)展的指導(dǎo)依據(jù)。數(shù)據(jù)中心建成后，數(shù)字孿生可與數(shù)據(jù)中心建立邏輯連接，以用于監(jiān)測(cè)并管理性能指標(biāo)。
AI驅(qū)動(dòng)的未來(lái)帶來(lái)了驚人的能源需求，但AI賦能的變革潛力也同樣巨大。借助合適的工具，設(shè)計(jì)人員可以構(gòu)建出足夠強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心，以支撐AI驅(qū)動(dòng)的未來(lái)，在確保正常運(yùn)行時(shí)間和性能的同時(shí)，最大限度地降低功耗需求、減少能源浪費(fèi)，并減輕對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響。
熱門直播 | 新思科技數(shù)據(jù)中心仿真：從芯片到系統(tǒng)環(huán)境
Ansys攜手行業(yè)專家推出“推動(dòng)數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新發(fā)展”的系列活動(dòng)，4月21日，亞太專場(chǎng)直播「新思科技數(shù)據(jù)中心仿真：從芯片到系統(tǒng)環(huán)境」即將上線，深入探討仿真技術(shù)如何推動(dòng)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)變革。
展開 本文介紹了使用AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片設(shè)計(jì)、仿真和優(yōu)化的方法。通過(guò)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)葉片性能的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和優(yōu)化。本文的研究結(jié)果表明，AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片的設(shè)計(jì)、仿真和優(yōu)化過(guò)程，并可提高葉片的性能和效率。
旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片是各種動(dòng)力設(shè)備的關(guān)鍵部件，如航空發(fā)動(dòng)機(jī)、燃?xì)廨啓C(jī)、壓縮機(jī)等。這些設(shè)備的性能和效率往往受到旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片的設(shè)計(jì)和性能的影響。因此，如何提高旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片的性能和效率是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片設(shè)計(jì)方法通常基于經(jīng)驗(yàn)或試驗(yàn)，不僅耗費(fèi)大量時(shí)間和資源，而且不能保證設(shè)計(jì)的最優(yōu)性。因此，研究人員嘗試?yán)萌斯ぶ悄芗夹g(shù)，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化。
近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外研究者對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片設(shè)計(jì)、仿真和優(yōu)化方法進(jìn)行了廣泛研究。傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片設(shè)計(jì)方法主要基于經(jīng)驗(yàn)公式和試驗(yàn)方法，如采用流體力學(xué)、熱力學(xué)和結(jié)構(gòu)力學(xué)等相關(guān)理論進(jìn)行葉片設(shè)計(jì)和優(yōu)化。然而，這些方法往往存在耗時(shí)長(zhǎng)、成本高、無(wú)法保證最優(yōu)性等問(wèn)題，因此限制了其應(yīng)用范圍。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，為旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了新的解決方案。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，具有自學(xué)習(xí)、自組織和適應(yīng)性等特點(diǎn)。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片設(shè)計(jì)、仿真和優(yōu)化中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于建立模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)葉片性能的預(yù)測(cè)和優(yōu)化。本文采用深度學(xué)習(xí)框架下的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）相結(jié)合的方法，建立了一個(gè)多層次、多尺度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片的設(shè)計(jì)、仿真和優(yōu)化。
結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行葉片優(yōu)化設(shè)計(jì)主要有以下幾方面內(nèi)容：
1) 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：當(dāng)模型經(jīng)過(guò)足夠的訓(xùn)練和驗(yàn)證后，可以將其應(yīng)用于新的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片的設(shè)計(jì)。
展開 
AI搜索優(yōu)化的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
AI搜索優(yōu)化的最新內(nèi)容
<p class="ql-align-justify">Ansys 5月應(yīng)用系列線上研討會(huì)共10場(chǎng)，主題覆蓋AI+優(yōu)化、光學(xué)、電弧、熱管理、材料決策…等主題，希望幫助工程師深入掌握仿真能力的應(yīng)用價(jià)值，精彩內(nèi)容持續(xù)全年，歡迎大家報(bào)名參與！</p><p>歡迎加入直播交流聊，獲取專屬開播提醒、直播回放、直播PPT及完整日程實(shí)時(shí)更新，干貨不錯(cuò)過(guò)！</p><p class="ql-align-center">
作者： Aliyah Mallak | Ansys市場(chǎng)傳播經(jīng)理
編輯整理：張旭 | Ansys 高級(jí)應(yīng)用工程師
為滿足全球人工智能（AI）發(fā)展需求而建立的數(shù)據(jù)中心，催生了前所未有的電力需求。2018年，美國(guó)數(shù)據(jù)中心耗電量為76 TWh，占美國(guó)總能耗的1.9%。而到2028年，美國(guó)數(shù)據(jù)中心的電力需求預(yù)計(jì)將達(dá)到325至580 TWh，約占美國(guó)總能耗的12%。
上述情況對(duì)AI數(shù)據(jù)中心的各個(gè)環(huán)節(jié)都提出了巨大挑戰(zhàn)
從反復(fù)試誤到結(jié)構(gòu)化搜尋
葡萄牙米尼奧大學(xué)（University of Minho）的聚合物與復(fù)合材料研究所（Institute of Polymers and Composites，IPC），運(yùn)用仿真與人工智能（AI），解決射出成型中最棘手的其中一項(xiàng)瓶頸：在不犧牲質(zhì)量的前提下，實(shí)現(xiàn)快速且均勻的冷卻。IPC團(tuán)隊(duì)采用「仿真優(yōu)先」的工作流程，并結(jié)合基于主成分分析（PCA）的目標(biāo)篩選、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
設(shè)計(jì)師、工程師和采購(gòu)人員不再問(wèn)Google，而是問(wèn) ChatGPT。生成式人工智能可在數(shù)秒內(nèi)提供答案。對(duì)于B2B企業(yè)來(lái)說(shuō)，這意味著只有與時(shí)俱進(jìn)、調(diào)整適應(yīng)，才能保持企業(yè)的高可見性。
工程師和設(shè)計(jì)師搜索技術(shù)信息的方式發(fā)生了根本性的變化。過(guò)去，設(shè)計(jì)師需要瀏覽多家制造商的網(wǎng)站，而現(xiàn)在，當(dāng)設(shè)計(jì)師向人工智能提問(wèn)：“哪種傳感器能在300度高溫下工作？誰(shuí)提供這種傳感器？”
“Ansys 2025 全球仿真大會(huì)”仿真應(yīng)用大賽優(yōu)秀作品展示
本屆仿真應(yīng)用大賽最終評(píng)選出 30 篇 TOP 優(yōu)秀作品，分別榮獲一、二、三等獎(jiǎng)及行業(yè)最佳實(shí)踐獎(jiǎng)。近 200 位來(lái)自汽車、半導(dǎo)體、高科技、能源等行業(yè)的仿真精英參賽，他們以前沿思維與創(chuàng)新實(shí)踐，充分展現(xiàn)了仿真技術(shù)的無(wú)限潛能。從本期起，我們將陸續(xù)為大家分享獲獎(jiǎng)佳作，帶您一同領(lǐng)略仿真賦能創(chuàng)新的非凡力量
最近在群里有人問(wèn)我："現(xiàn)在軟件種類越來(lái)越多，用戶需求差異那么大，普通的許可管理模式根本應(yīng)對(duì)不了，2025年還會(huì)有新的變化嗎？"這話真的點(diǎn)醒了我，作為一個(gè)在IT授權(quán)管理領(lǐng)域摸爬滾打多年的老兵，我得好好說(shuō)道說(shuō)道這個(gè)話題了。
文件控制管理（HCM）理念的崛起
文件控制管理，英文縮寫為HCM，但這里真正想說(shuō)的是管理理念上的自治化，也就是從原先的"我們有什么就給誰(shuí)用"，進(jìn)化成"幫助用戶找到最適合需要的工具
在高速發(fā)展的無(wú)線通信、衛(wèi)星系統(tǒng)與毫米波應(yīng)用中，平面濾波器已成為射頻與微波工程的核心組件。如何在緊湊設(shè)計(jì)、低損耗與高性能之間取得平衡，是工程師們面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
作為一款完全集成于 Ansys HFSS 的射頻濾波器設(shè)計(jì)與優(yōu)化平臺(tái)，SynMatrix 提供端到端的一體化解決方案，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng) 3D 建模與智能優(yōu)化：AI 驅(qū)動(dòng)濾波器綜合與參數(shù)提取，設(shè)計(jì)效率提升 50%以上；無(wú)縫 HFSS
AIGEO技術(shù)引領(lǐng)企業(yè)變革8個(gè)月前
在這樣的大背景下，AI搜索優(yōu)化領(lǐng)域迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)。2025年全球生成式AI搜索市場(chǎng)規(guī)模將突破800億美元，年增長(zhǎng)率高達(dá)65%，中國(guó)AIGEO市場(chǎng)同樣表現(xiàn)出色，2024年規(guī)模超180億元，預(yù)計(jì)2026年將突破700億元。
AIGEO技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景十分廣泛，能為不同行業(yè)帶來(lái)顯著的價(jià)值。
<p><strong>一、行業(yè)難點(diǎn)</strong></p><p>在電子元件制造行業(yè)中，時(shí)常會(huì)出現(xiàn)因焊接質(zhì)量不穩(wěn)定導(dǎo)致高廢品率、生產(chǎn)周期延長(zhǎng)及設(shè)備利用率不足等情況，影響了生產(chǎn)成本和客戶滿意度。</p><p>頻繁的質(zhì)量問(wèn)題和停機(jī)檢測(cè)，使得<strong>交付周期延長(zhǎng)，進(jìn)一步影響市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，公司急需提升焊接質(zhì)量與生產(chǎn)效率的方案。 </strong></p><p><img src="https:
威伯科（WABCO）1869年在美國(guó)成立，是全球領(lǐng)先的商用車制動(dòng)控制系統(tǒng)技術(shù)與服務(wù)供應(yīng)商， 總部設(shè)在比利時(shí)的布魯塞爾。致力于提高商用車安全、效率和智能互聯(lián)技術(shù)。2019年，采埃孚和威伯科作為獨(dú)立運(yùn)營(yíng)的兩家公司分別實(shí)現(xiàn)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(gòu)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(chǎn)品開發(fā)流程
