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透鏡參數在光學設計上常使用的最小化Seidel斜向像散的方法可透過在OpticStudio的評價函數中加入ASTI操作數達成目的，此時我們將目標值設為0、加大權重，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的預設優化函數和光點半徑標準等功能達成目的。

然後根據給定的相位設計微結構。圖1顯示了該過程的流程圖。該圖表未涵蓋設計的詳細訊息，例如，微觀結構可以是傳統的閃耀光柵或現代的超穎透鏡。所需的設計和製造方法可能會有所不同，具體取決於微結構的類型。參考文獻[5]顯示了根據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，並在優化過程中控制這些特性以確保最終的光學設計是可製造的。射出成型技術使可能的創新光學機構設計技術，具有大規模生產的模塊很多好處。鏡頭可以設計成具有復雜的邊緣特徵，使它們能夠堆疊，從而簡化組裝並消除對齊的需要。Zemax 工具使注塑光學元件的可能性最大化變得簡單。

本文將從技術背景、系統能力、核心技術和實際應用四個方面，系統梳理AI驅動的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對極其復雜的交通場景，包括非結構化路口、弱交通規則區域、極端天氣、低照度場景，以及多主體交互引發的不確定性行為等。

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驗證生成代碼，從根源杜絕“AI幻覺”，確保 AI 輸出符合工業標準。 3、低代碼可視化：降低開發門檻 采用圖形化編程框架，內置豐富的標準化組件，同時支持個性化自定義組件，將復雜的開發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濟論壇的 AI Global Alliance（全球人工智能聯盟）計劃，旨在甄選能夠在高復雜度、高風險挑戰中引領人工智能應用落地的組織。新思科技與 AMD 是基于雙方在半導體芯片設計領域將強化學習、生成式 AI 以及代理式（Agentic）AI 應用于工程流程方面的突出貢獻而受到表彰——這是一個對創新速度與精度要求極高的技術領域。

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後表面可以是平面、球面、圓錐面、多項式非球面或環形表面。這使得陣列中透鏡元件表面形狀的定義和優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域。其它可以用於該應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。

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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。