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“天洑杯”全國高校數據建模大賽旨在促進數據分析建模技術的推廣和發展，培養一批具有用數據思維解決復雜問題能力的優秀人才，推動高水平人工智能交叉學科人才隊伍建設。大賽鼓勵參賽選手立足于自身的專業背景和工程實踐技能，結合數據科學與人工智能相關的前沿理論知識，碰撞出實際問題解決方案的新火花。2023年首屆“天洑杯”全國高校數據建模大賽線上賽階段已于4月30日圓滿收官。

“天洑杯”數據建模大賽旨在促進數據分析建模技術的推廣和發展，培養一批具有用數據思維解決復雜問題能力的優秀人才，推動高水平人工智能交叉學科人才隊伍建設。大賽鼓勵參賽選手立足于自身的專業背景和工程實踐技能，結合數據科學與人工智能相關的前沿理論知識，碰撞出實際問題解決方案的新火花。 2024年第二屆“天洑杯”數據建模大賽線上賽階段已于4月底圓滿收官。

，具體評分標準詳見賽題文件包；● 自選題得分40分：選手結合自身專業，使用數據分析建模技術解決問題，具體評分標準詳見賽題文件包。

“天洑杯”數據建模大賽旨在促進數據分析建模技術的推廣和發展，培養一批具有用數據思維解決復雜問題能力的優秀人才，推動高水平人工智能交叉學科人才隊伍建設。大賽鼓勵參賽選手立足于自身的專業背景和工程實踐技能，結合數據科學與人工智能相關的前沿理論知識，碰撞出實際問題解決方案的新火花。了解“天洑杯”數據建模大賽更多信息，請點擊 大賽詳情 。

（競賽開始日公布），具體評分標準將與賽題同步發布； ● 自選題得分40分：選手結合自身專業，使用數據分析建模技術解決問題，具體評分標準將與賽題同步發布。

2023年5月19日，第一屆“天洑杯”全國高校數據建模大賽在湖南省張家界第六屆智能優化與調度學術會議現場圓滿收官。在為期30日的線上賽中，共有來自全國45所高校的131支隊伍參與角逐，共8支隊伍進入決賽。

DTEmpower是天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據分析建模軟件，能夠便捷的從數據中挖掘經驗知識，向用戶提供零門檻、圖形化的數據建模環境。軟件圍繞數據清理、特征提取、特征選擇和模型訓練等數據建模的各個環節，提供有大量算法，并通過針對特定場景下算法的深度研發，利用智能調度引擎和超參優化等技術，提高模型質量的同時，降低了對用戶數據建模經驗的需求。

正式賽題下載與結果提交頁面已于賽事官網開放。了解“天洑杯”數據建模大賽更多信息，請點擊 大賽詳情。

本文來自：智造苑 隨著大數據、云計算等技術的高速發展，促進了人工智能技術的革命性進步，為數字孿生的建模提供了新的手段，指出了新的方向。采用大數據建模的方法，通過黑盒建模的方式，構建輸入和響應之間的關聯關系模型，由于數據的輸入和響應是實際的數據，因此模型可以更準確地逼近物理世界，可以實現更準確的建模。

建模結果分析：結合DTEmpower數據建模工具，并綜合使用ROD、MDA和AIAgent，通過層層遞進式的數據挖掘探索和建模，可使最終模型的R2指標達到0.94左右。總結 本案例基于DTEmpower軟件平臺，采用數據建模的方式建立輪轂的載荷-應力代理模型，為輪轂的強度分析提供高精度的數據模型支撐。

數據建模不僅僅是任意組織數據結構和關系，還必須與最終用戶的需求和問題聯系起來，并提供指導，幫助確保正確的數據正確使用正確的方法獲得正確的結果。

這為燃料電池的可靠性的快速評估提供了強有力的數據模型支撐。DTEmpower建模工具在SOFC溫度分布的建模分析中提供了一站式的數據建模解決方案，平臺提供了強大的數據挖掘、特征工程和模型自動學習等支撐技術，可以幫助用戶快速、便捷的構建精度較高的數據模型。應用價值1.

2025年5月22日，第三屆“天洑杯”數據建模大賽在江蘇南京圓滿收官。在為期四周的線上賽中，共有來自全國61所高校及企業的81支隊伍參與角逐，共8支隊伍進入決賽。本屆大賽由清華大學王凌教授、南京信息職業技術學院何淼教授、南京工業職業技術大學胡光永教授、天洑軟件首席聯絡官/文化官馮克列、天洑軟件常州子公司副總經理王浩和天洑軟件高級研發專家陳博士擔任評委。

作為一款工具級數據建模軟件，除了面向業務專家提供通用的可視化建模方式之外，DTEmpower還支持企業內部的數據專家將專用的處理算法整合至軟件中。新版本通過引入自定義數據處理算法節點，支持執行任意滿足Python語法規則的數據處理方法。

相比于上一個版本，DTEmpower 2023R1在軟件功能和操作體驗上均實現了升級，具體包括： 全新表格數據分析模塊；數據可視化完整升級；面向入門用戶的向導式建模 圖1 智能數據建模軟件DTEmpower 2023R1產品界面全新表格數據分析模塊 數據分析是數據建模過程的必要搭配，主要用于對數據的快速理解和認知

近日，第二屆“天洑杯”全國高校數據建模大賽在江蘇省無錫市第七屆智能優化與調度學術會議現場圓滿收官。在為期四周的線上賽中，共有來自全國 71 所高校及企業的 117 支隊伍參與角逐，共10支隊伍進入決賽。

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圖6 優化數據可視化交互式配置優化大數據集上傳及加載性能新增大容量數據集的預覽功能，升級大數據的上傳、分析和建模環節的流暢度，數據前處理效率提升近200%。圖7 優化大數據集上傳及加載性能DTEmpower更多詳細介紹及軟件試用申請，請點擊“DTEmpower——智能數據建模軟件”，前往查閱。

借助于參數化建模工具提取母型的幾何特征，并利用CFD仿真工具得到用于數據建模的仿真數據集； 2. 考慮到CFD工具的運行速度限制導致生成的數據集規模通常較小，這會影響數據模型的精度。

解決方案：基于DTEmpower的時序預測建模實戰 為了對用戶用電量進行精準預測，并為智能配用電提供數據模型支撐，本案例基于DTEmpower數據建模平臺中的時序預測功能模塊（如圖1），采用數據驅動的方法建立用戶用電量的預測模型（如圖2）。