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&nbsp;AI 案例分享</p><p>3.LLM 在企業應用的探索</p><p><br></p><p><strong>01、數據在制造業中的場景和挑戰</strong></p><p>數據在制造業中的應用場景眾多，從產品設計到生產制造、設備維護，以及產品的售前、售后中都有相關應用場景。下圖中列出了八類典型場景。例如，在制造企業中，各類設備普遍存在，如何實施預測性維護以減少停機時間成為關鍵問題之一。

本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。

仿真技術作為產品研發的核心驅動力，如何與AI融合，推動仿真流程自動化與智能化演進，高效解決工程實際問題，已成為提升工程效率的重要課題。雖然距離大規模落地仍有挑戰，但已有不少前沿實踐在局部環節取得突破。</p><p>本次線上研討會將聚焦Abaqus結構仿真與CST電磁仿真，分享AI智能體與仿真軟件結合的初步方法與實際應用，探討如何通過自然語言等方式輔助建模、求解與后處理等仿真任務。

通過將 Hugging Face 模型和 Gemini API 集成到 RESTful 服務中，應用程序能夠生成響應、分析文本和自動做出決策。通過實踐練習和實際場景，學生將了解如何在其應用程序中構建 API、管理數據流和優化 AI 性能。此部分確保學習者具備開發可擴展且生產就緒的 AI 驅動的后端服務所需的技能。

與傳統的機器學習不同，PhysicsAI直接從幾何形狀中學習，無需參數化，這意味它可以從以往的任何仿真中學習，無需進行實驗設計。本次演講將介紹在HyperMesh中的PhysicsAI，并提供即將推出新版本功能的預覽。 演講預告：基于結構可靠性驗證的數據驅動的平臺開發機器學習不僅在計算機工程領域得到積極應用，也在CAD/CAE領域得到應用。

</strong></p><p><br></p><p><strong>技巧 6：從其他案例中得到啟發</strong></p><p><br></p><p>在應用AI之前，大多數人都想知道結果預測和流程優化在實踐中是如何實現的？

在壓鑄過程的仿真中，它可以識別不同設計變體的均勻性行為，如澆口處的流速或流動前沿等，以及確定澆口幾何形狀的最佳數量、尺寸和位置等。圖 3 ：產品開發中的 AI 和仿真。應用領域、輸入變量、使用的方法、預期結果和優勢，以及在 Altair 工具中的實施。

AI 如何實現 Abductive Reasoning 歸納推理原理 案例研究：AI 中的歸納推理 Abductive Logic 在 AI 中的應用 AI 中歸納推理的局限性 結論 常見問題解答中 AI 中的歸納推理 什么是歸納推理

Altair 能使跨越廣泛行業的企業們在連接的世界中更高效地競爭，并創造更可持續的未來。</p><p><br></p><p>公司總部位于美國密歇根州，服務于16000多家全球企業，應用行業包括汽車、消費電子、航空航天、能源、機車車輛、造船、國防軍工、金融、零售等。

歸納推理原理 了解 AI 中的歸納邏輯 AI 中的歸納推理示例 歸納推理在 AI 中的應用 歸納推理的優缺點 挑戰和限制 結論 什么是歸納推理？ 歸納推理是一種做出推理或結論的邏輯方法。人們在日常生活中經常非正式地使用歸納推理。

在提高產品良率的案例展示中，該工具展現了強大能力。作為天洑自主研發的核心工業軟件，DTEmpower 在本次培訓中表現亮眼。新版本大幅提高了多源異構數據處理和統計過程控制（SPC，Statistical Process Control）能力，結合搭載的 AI Coding 技術，進一步降低了AI應用的技術門檻。

在現代乘用車的發展過程中，減振器的選擇在很大程度上涉及主觀測試。本文所提出的方法在模擬開發過程中更準確地預測了行駛和操縱性能。需要一個系統來實時監測和預測懸架支柱的性能。機器學習（ML）和人工智能（AI）已被應用于FSD阻尼器系統的建模和預測。然而，實現ML或AI以建模和預測SUV車輛中液壓氣動支柱的性能的工作尚未完成。因此，目前的這項工作將是開發ML和AI模型以解決這一問題。

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常規CRISPR技術通常依靠病毒載體來遞送到細胞中，但病毒載體往往成本高昂且耗費資源，因此，制造大量臨床級病毒載體一直是CRISPR技術臨床應用的主要瓶頸之一。此外，傳統病毒載體（慢病毒載體）在基因組中插入基因的位點具有隨機性，難以對其進行精準控制，因此具有潛在致癌性風險。

會議將在線分享及探討LG電子、緯創 Wistron等全球知名企業的工程師在CAE領域應用數據科學和人工智能的成功案例；生成式 AI 和大語言模型如何加速制造業發展步伐；人工智能在數字孿生的基建上應用升級的最新解決方案；工程師如何快速掌握和應用數據挖掘的技術及 AI 技巧。

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圖2-1 打開工程文件2）參數設置① 雙擊 求解>求解控制，勾選智能加速選項，啟動AI加速；② 終止步數輸入4800，加速和預測步數均采用默認設置，如下圖所示，單擊應用確認參數。

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