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4D場景生成技術正從研究階段走向規模應用，構建出兼顧真實性、復雜性與效率的場景生成能力，是實現自動駕駛系統仿真閉環與持續優化的關鍵引擎。生成式AI正逐步承擔起從世界建模者到智能驗證者的角色，其影響力正在由測試階段擴展至研發、訓練、部署等完整流程。可以預見，未來的自動駕駛系統開發，將越來越依賴于這一類“生成驅動的智能仿真基礎設施”。▍參考文獻1.

此外，Celsius Studio 能夠無縫地用于設計同步多物理場分析，助力設計人員在設計流程的早期發現熱完整性問題，并有效利用生成式 AI 優化算法和新穎的建模算法來確定理想的散熱設計。

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

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，各企業正試圖探索如何在其環境中實施，以提升流程的效率。或許最佳切入點是尋找流程中的現有痛點，然后思考AI如何應對這些問題。

藉由這套工作流程，所預測的成型周期較傳統配置明顯縮短，成功展現異型水路結合AI，便能以簡易的驗證方式來加速設計優化。圖一、異型水路設計范例IPC團隊的工作流程射出成型的項目往往需要追蹤數十項數據。IPC團隊首先透過主成分分析（PCA），在確保不遺漏問題本質的情況下，縮減優化目標。

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。

9) 設計和模擬結果設計的光束分束器傳輸相位值 目標屏上的強度光圖樣 10) 總結 ? VirtualLab提供易于使用的工具來設計和優化衍射分束器元件，生成規則和任意點陣。? 輔助設計工具能夠幫助沒有相關設計經驗的工程師順利的完成衍射元件的設計和優化。

展示了可能的期望需求，設計，優化和一個能夠生成無散斑高帽的衍射光學元件(DOE)的相位透過率函數的分析。

由于這一創新，不再需要手動將優化結果轉換成CAD幾何，從而在優化過程中節省了大量時間。在該組件的優化過程中，生成了三個候選設計(圖2)來應對挑戰。這三個候選設計代表了MSC Apex Generative Design中可用的三種不同算法—稀疏、中等和密集—參考了三種可用的優化選項。這三種設計方案最終在重量上只相差幾克，與原始設計相比，這三種設計方案的總重量減少了63%。

此應用案例演示了通過使用一個位圖文件來設計一個衍射光學元件（DOE）以用于光擴散器來生成一個光圖案。

此案例演示了設計和優化衍射光學元件的（DOE）作為光擴散器，來生成矩形高帽圖樣。

9)設計和模擬結果設計的光束分束器傳輸相位值 目標屏上的強度光圖樣 10)總結 ?VirtualLab提供易于使用的工具來設計和優化衍射分束器元件，生成規則和任意點陣。?輔助設計工具能夠幫助沒有相關設計經驗的工程師順利的完成衍射元件的設計和優化。

此案例演示了設計和優化衍射光學元件的（DOE）作為光擴散器，來生成矩形高帽圖樣。

因此，設計少稀土永磁電機成為當今電機設計中的熱門課題。

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人工智能賦能生成式設計? AI 支持的生成式設計全面優化工作流程在任何開發過程中，都必須考慮眾多要求，以協調輕量化設計、功能要求和可制造性。巨型鑄造組件的優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化開始，以實現有效的材料布置。然后與多學科優化相結合，以評估組件的結構性能，并使用人工智能和機器學習支持的鑄造模擬來檢查其可制造性。