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透鏡參數(shù)在光學(xué)設(shè)計上常使用的最小化Seidel斜向像散的方法可透過在OpticStudio的評價函數(shù)中加入ASTI操作數(shù)達成目的，此時我們將目標值設(shè)為0、加大權(quán)重，並且使用單一波長。在縮小遠點球面上最小模糊圈的方面，我們可以透過OpticStudio的預(yù)設(shè)優(yōu)化函數(shù)和光點半徑標準等功能達成目的。

然後根據(jù)給定的相位設(shè)計微結(jié)構(gòu)。圖1顯示了該過程的流程圖。該圖表未涵蓋設(shè)計的詳細訊息，例如，微觀結(jié)構(gòu)可以是傳統(tǒng)的閃耀光柵或現(xiàn)代的超穎透鏡。所需的設(shè)計和製造方法可能會有所不同，具體取決於微結(jié)構(gòu)的類型。參考文獻[5]顯示了根據(jù)給定的相位輪廓生成閃耀光柵的範例。它還討論了單點金剛石車床的製造。可以在我們的知識庫文章中找到用於生成閃耀光柵的巨集:如何使用巨集計算繞射光學(xué)元件的垂度。

同樣，OpticStudio 提供了分析特性的能力，例如最大局部表面斜率，並在優(yōu)化過程中控制這些特性以確保最終的光學(xué)設(shè)計是可製造的。射出成型技術(shù)使可能的創(chuàng)新光學(xué)機構(gòu)設(shè)計技術(shù)，具有大規(guī)模生產(chǎn)的模塊很多好處。鏡頭可以設(shè)計成具有復(fù)雜的邊緣特徵，使它們能夠堆疊，從而簡化組裝並消除對齊的需要。Zemax 工具使注塑光學(xué)元件的可能性最大化變得簡單。

更重要的是，平臺自帶 AI 自檢驗機制，通過自動化測試用例持續(xù)驗證生成代碼，從根源杜絕“AI幻覺”，確保 AI 輸出符合工業(yè)標準。 3、低代碼可視化：降低開發(fā)門檻 采用圖形化編程框架，內(nèi)置豐富的標準化組件，同時支持個性化自定義組件，將復(fù)雜的開發(fā)流程簡化為拖拽式操作。

本文將從技術(shù)背景、系統(tǒng)能力、核心技術(shù)和實際應(yīng)用四個方面，系統(tǒng)梳理AI驅(qū)動的4D場景生成體系及其在自動駕駛仿真中的實踐價值。一、測試覆蓋率瓶頸與生成式AI切入點自動駕駛測試需要應(yīng)對極其復(fù)雜的交通場景，包括非結(jié)構(gòu)化路口、弱交通規(guī)則區(qū)域、極端天氣、低照度場景，以及多主體交互引發(fā)的不確定性行為等。

更重要的是，平臺自帶 AI 自檢驗機制，通過自動化測試用例持續(xù)驗證生成代碼，從根源杜絕“AI幻覺”，確保 AI 輸出符合工業(yè)標準。 3、低代碼可視化：降低開發(fā)門檻 采用圖形化編程框架，內(nèi)置豐富的標準化組件，同時支持個性化自定義組件，將復(fù)雜的開發(fā)流程簡化為拖拽式操作。

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MINDS 獎項與項目隸屬于世界經(jīng)濟論壇的 AI Global Alliance（全球人工智能聯(lián)盟）計劃，旨在甄選能夠在高復(fù)雜度、高風(fēng)險挑戰(zhàn)中引領(lǐng)人工智能應(yīng)用落地的組織。新思科技與 AMD 是基于雙方在半導(dǎo)體芯片設(shè)計領(lǐng)域?qū)娀瘜W(xué)習(xí)、生成式 AI 以及代理式（Agentic）AI 應(yīng)用于工程流程方面的突出貢獻而受到表彰——這是一個對創(chuàng)新速度與精度要求極高的技術(shù)領(lǐng)域。

- 課程模塊： - 模塊1——生成式AI入門：通過理解生成式AI與判別式模型的區(qū)別、生成式系統(tǒng)的重要性以及它們在企業(yè)軟件、醫(yī)療保健、金融和航空等真實行業(yè)中的應(yīng)用，建立堅實的概念基礎(chǔ)。實踐實驗：比較判別式模型與生成式模型，使用基于Transformer的模型生成文本，并繪制真實世界中生成式AI的應(yīng)用場景。

後表面可以是平面、球面、圓錐面、多項式非球面或環(huán)形表面。這使得陣列中透鏡元件表面形狀的定義和優(yōu)化具有了極大的靈活性。下圖顯示了透鏡陣列1物體，它是由7 x 5個矩形透鏡組成的透鏡陣列，每個矩形透鏡都可以看作一個球面透鏡的矩形區(qū)域。其它可以用於該應(yīng)用程式的物體包括透鏡陣列2物件和六邊形透鏡陣列(Hexagonal Lenslet Array)物件。

人工智能賦能生成式設(shè)計? AI 支持的生成式設(shè)計全面優(yōu)化工作流程在任何開發(fā)過程中，都必須考慮眾多要求，以協(xié)調(diào)輕量化設(shè)計、功能要求和可制造性。巨型鑄造組件的優(yōu)化過程包括兩個階段。首先從基于線性化載荷情況的拓撲優(yōu)化開始，以實現(xiàn)有效的材料布置。然后與多學(xué)科優(yōu)化相結(jié)合，以評估組件的結(jié)構(gòu)性能，并使用人工智能和機器學(xué)習(xí)支持的鑄造模擬來檢查其可制造性。

<p><br></p><p>如今，各行各業(yè)對生成式人工智能（GenAI）的參與度遠超以往。GenAI 發(fā)展迅猛，不斷帶來新的機遇與價值。然而，對企業(yè)而言，實施 GenAI 常面臨諸多挑戰(zhàn)，或覺其難以駕馭，或擔(dān)憂風(fēng)險過高。</p><p><br></p><p>盡管存在一定局限，但<strong>技術(shù)的進步以及知識圖譜等工具的出現(xiàn)，正不斷強化 GenAI 的數(shù)據(jù)分析能力。

毫無疑問，作為目前在輕量化設(shè)計圈頂流存在的Altr Inspire，是最早一批被定義為仿真界自動化智能化的創(chuàng)成式設(shè)計軟件之一，隨著新一代AI工具--Midjourney的出現(xiàn)，兩者間是否會有新的火花碰撞呢？ 本文主要介紹基于Altair Inspire輕量化設(shè)計結(jié)構(gòu)后通過Midjourney圖生成圖的方法及其優(yōu)勢。1.

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構(gòu)建高級生成式 AI 產(chǎn)品，試驗 20 多種開創(chuàng)性模型，并掌握最先進的技術(shù)，如 RAG、QLoRA 和 Agents。? 使用尖端模型和框架構(gòu)建高級生成式 AI 產(chǎn)品。? 試驗 20 多種開創(chuàng)性的 AI 模型，包括 Frontier 和開源模型。? 熟練使用 HuggingFace、LangChain 和 Gradio 等平臺。

在CAE（計算機輔助工程）領(lǐng)域，AI正引發(fā)一場顛覆性變革。AI不僅能夠顯著提升仿真的效率和精度，同時也在不斷改變?nèi)藗兪褂梅抡孳浖男问健?em>AI Agent通過自然語言交互理解用戶需求，不僅能夠生成解決方案，還能深入到具體的應(yīng)用場景中，為用戶提供更加精準、高效的服務(wù)，標志著AI技術(shù)從“能思考”到“會做事”的跨越，為各行業(yè)的智能化發(fā)展注入了新的活力。

面向幾何結(jié)構(gòu)的Ansys GeomAI平臺引入了一種由生成式AI驅(qū)動的概念設(shè)計探索方法，使工程團隊能夠以更高的創(chuàng)造力和效率快速生成、評估和優(yōu)化幾何結(jié)構(gòu)概念。通過直接學(xué)習(xí)參考設(shè)計，GeomAI可幫助工程師在保持工程意圖的同時加速早期創(chuàng)新，確保AI生成的概念具備可預(yù)測性、可靠性，且可用于下游驗證。

?持續(xù)集成/持續(xù)測試(CI/CD)?：與開發(fā)流程深度集成，實現(xiàn)快速反饋 ?基于模型的測試(MBT)?：通過系統(tǒng)行為模型自動生成測試用例 ?云原生測試?：在云環(huán)境中模擬復(fù)雜分布式系統(tǒng)進行測試 ?智能化回歸測試?：AI根據(jù)代碼變更自動選擇相關(guān)測試用例二、現(xiàn)代嵌入式系統(tǒng)復(fù)雜度提升與單元測試必要性2.1 系統(tǒng)復(fù)雜度的指數(shù)級增長現(xiàn)代嵌入式系統(tǒng)的復(fù)雜度遠超十五年前的水平

本文翻譯自：Smarter API Reviews With Gen AI原文作者：Qt Group軟件工程師Daniel Smith隨著生成式AI的興起，各企業(yè)正試圖探索如何在其環(huán)境中實施，以提升流程的效率。或許最佳切入點是尋找流程中的現(xiàn)有痛點，然后思考AI如何應(yīng)對這些問題。

87.5% 至 97.5% 之間； AI 生成的結(jié)果既能達到仿真分析的工程嚴謹性，又能支持創(chuàng)新的規(guī)模化推進。