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News是一家多元化的數字媒體公司，擁有教育、健康、財經、旅游、汽車、新聞、房地產、職場和360評估平臺，可提供排名、獨立報道、數據新聞、消費者建議和U.S. News直播活動。每月有超過4,000萬人次訪問USNews.com網站進行研究和尋求指導。U.S.

《新聞周刊》全球總編Nancy Cooper表示：“隨著工作場所的快速變化以及企業競相爭取頂尖人才，越來越多的企業認識到了員工敬業度和忠誠度的重要性。2023年對其員工踐行了承諾的工作場所，更有可能吸引最優秀的人才，實現豐碩的商業成果。”

</li></ul><p><br></p><p>Ansys入選《新聞周刊》2024年“美國最具社會責任企業”榜單，此次是Ansys繼2023年后再次入選該榜單。

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161 場新聞發布會，介紹疫情防控最新情況。

體檢結果添加具體界面如圖5.14所示：圖5.14 體檢結果添加界面5.3.4 管理員管理健康新聞健康新聞管理中可以添加，修改以及刪除新聞，修改和刪除具體界面如圖5.15所示：圖5.15 健康新聞修改刪除界面健康新聞的添加功能中，圖片的上傳采用struts處理文件上傳，具體界面如圖5.16所示：圖5.16 健康新聞添加界面5.3.5 管理員管理教師功能教師個人信息管理中有查看及刪除教師信息功能

：經濟參考報、參考消息、中國經營網、中國金融信息網、中國經濟新聞網等；證監會指定信息披露媒體：中國證券報、上海證券報、證券日報、證券時報等；門戶網站：新浪新聞、騰訊新聞、搜狐新聞、鳳凰新聞等行業媒體：中國制造網、中國工控網、中國工業信息網、中國工業新聞網、中國機械報、中國制造業、中國機械工程、鈦媒體、36氪等；地方媒體：南方日報、羊城晚報、廣東發布、南方周末、第一現場、深圳新聞網等

AIPOD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能優化軟件，其提供的CAD

概述 在前面《DTEmpower核心功能技術揭秘》系列的文章中，我們提到了機器學習的一個經典理論：數據和特征決定了機器學習模型的上限，而算法則是在不斷逼近這個上限。 如前文所述，基于這個經典理論，天洑軟件自研了一系列的數據挖掘和探索技術，如HierarchicalStratify分層分類技術、AIOD智能異常點檢測等技術，并集成于DTEmpower軟件平臺之中。這些技術都是針對機器學習模型上限的決定性因素-數據和特征提出的一系列提升方案。 我們在關注數據和特征的同時，需要注意到如何讓算法逼近這個上限也是一個需要解決的問題。除了集成市面上常見的訓練算法以供用戶選擇之外，天洑軟件還針對工業設計數據的“小數據集”“數據分布不均”等特點，自主研發了AIAgent功能模塊，并集成在DTEmpower軟件平臺中。 通過AIAgent模塊，用戶可以避免機械式的調參過程并節省大量的時間，這為在實際工業應用中落地數據驅動技術掃清了另一障礙，也是DTEmpower軟件的另一大功能特色。 AIAgent功能模塊簡介 如圖1所示，AIAgent功能模塊配置簡單，使用方便，用戶根據實際問題簡單搭配使用3個按鈕，即可得到“最優”模型。 圖1 AIAgent模塊在使用神經網絡（徑向基核函數網絡）的基礎上，根據大量的工程案例總結，引入“正則多項式”組合的形式構建魯棒性更強的、適用于工業問題的學習算法。同時AIAgent節點配置簡單，無需配置過多參數，只需要根據實際問題打開或關閉“超參優化”、“小數據集優化”和“交叉驗證”開關，用戶即可一鍵得到“最優”模型 基于AIAgent智能訓練算法的建模實驗 1. 風力機輪轂強度回歸分析 ① 數據集背景介紹：輪轂是風力發電機組中的關鍵零部件，在運行過程中可能會承受多種極端載荷的疊加作用，造成輪轂結構的破壞。因此需要對輪轂在不同載荷下的應力情況進行分析，并采用數據訓練的手段建立載荷與輪轂應力之間的代理模型，進行快速評估。 模型所采用的數據集中含有3個輸入變量和5個輸出變量，共193個樣本：輸入變量為一組輪轂上三個扭矩，輸出變量為五個節點的應力。 ② 建模和實驗方法：采用圖2所示的建模方法，對輸入和輸出之間的映射關系進行回歸分析建模。該方法采用了Random Forest隨機森林、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）梯度提升樹、多項式擬合和AIAgent訓練算法進行回歸分析建模。然后對比不同模型的R2和NRMSE指標。 圖2 針對風力機輪轂強度數據集，在DTEmpower軟件平臺上搭建回歸分析的建模方案。DTEmpower提供了一站式的數據建模解決方案，通過簡單的節點拖拽即可搭建完整的建模流程。其中AIAgent具有非常簡單的節點配置屬性，用戶僅通過“超參優化”、“小數據集優化”和“交叉驗證”三個開關的搭配使用即可得到“最優”模型 ③ 實驗結果：圖3所示的實驗結果表明，在風力機輪轂強度數據集上，AIAgent算法在5個輸出變量上的性能指標均優于其他3種常見算法。 圖3-1 采用4種不同的算法對5個輸出變量進行回歸分析，比較其R2精度指標可以發現藍色柱子所示的基于AIAgent算法的模型在5個輸出變量上的R2指標均在0.99以上，甚至非常逼近于1。而相較于其他3種算法的R2值均在0.99以下，AIAgent算法具有非常明顯的優勢。 圖3-2 針對風力機輪轂強度數據集，采用4種不同的算法算法對5個輸出變量進行回歸分析，比較其NRMSE指標可以發現基于AIAgent算法的模型在5個變量上的NRMSE誤差指標均在0.01以下，而相比于其他3種算法，其NRMSE指標值均在0.02以上，甚至更高。結合圖3-1，可以說明AIAgent在風力機輪轂數據集上的優越性 2. 船舶興波阻力回歸分析 ① 數據集介紹：本方案中采用的數據集是經SHIPFLOW軟件計算興波阻力的數據集，該數據集輸入參數是draft、Halfbeam、Height、Loa、BulbLengthChange，目標參數是興波阻力eval_CWTWC。 ② 建模方法：采用圖4所示的建模方法，對輸入和輸出之間的映射關系進行回歸分析建模。該方法采用了CART、Bagging、Adaboost 和AIAgent訓練算法進行回歸分析建模。然后對比不同模型的R2、MSE、MAPE等指標和在測試集上對目標變量的擬合誤差。 圖4 基于DTEmpower軟件平臺的船舶興波阻力回歸分析建模方案。其中AIAgent節點為本次實驗中用到的回歸訓練算法，無需做過多的節點屬性配置，用戶即可搭建完整的建模流程。 ③ 實驗結果：通過表1和圖5不難發現，在船舶興波阻力數據集上，AIAgent訓練算法的R2、NRMSE、MAPE等指標均優于其他3種訓練算法，而在測試集上的擬合誤差圖也進一步說明了AIAgent訓練算法相較于普通訓練算法具有優越的泛化性能。 表1 基于AIAgent和其他3個訓練算法的船舶興波阻力回歸模型的精度指標，通過表中數據可以看到，基于AIAgent訓練算法的模型精度均高于其他算法，這表明了在興波阻力數據集上AIAgent算法相較于其他3種算法的優越性 圖5 基于不同算法的回歸模型在測試集上真實值和預測值的預測誤差，藍色曲線代表AIAgent算法的擬合誤差，不難發現AIAgent算法的擬合誤差基本都在0值上下波動，且波動范圍小于其他3種算法的擬合誤差，這說明了AIAgent算法對于測試集數據具有強于其他3種算法的泛化能力 總結 數據和特征決定了模型的上限，在如何讓算法不斷逼近這個上限的問題上，天洑軟件針對“小數據集”自主研發了AIAgent功能模塊，并集成在DTEmpower軟件平臺中。 在實際工業場景中的應用案例和對比實驗，證明了AIAgent功能模塊能輕松、有效的提高模型精度。在不同應用場景（如風力機強度回歸分析和船舶興波阻力回歸分析）下的實驗結果，也說明AIAgent功能模塊的通用性和易用性。 DTEmpower不僅提供了一站式的數據建模解決方案，同時借助于AIAgent、異常點檢測以及高維可視化等技術的加持，可以幫助用戶快速、便捷的深入挖掘數據和特征，為建立高精度的數據模型提供了一條高效可落地的實現路徑。 ----------------The end----------------

一、 2023中國鑄造活動周—11月·福州聚焦“雙碳” 原定于2022年12月5-8日在福州中庚喜來登酒店舉辦的2022中國鑄造活動周，因疫情影響延期召開。現會議擬重新啟動，將于2023年11月12-15日舉辦，地點不變。第十三屆中國鑄造質量標準論壇也將同期同地舉辦。

2022年8月23日-26日，天洑軟件產品線上培訓會順利召開，本次培訓圍繞“電池包水冷板”主題展開，主要內容有“ 全參數化建模及優化操作培訓

2022年7月21日至23日，由四川省人民政府、工業和信息化部聯合主辦的首屆“世界動力電池大會綠色低碳出行展覽會”在宜賓舉辦。展覽會以“打造動力電池全價值鏈聚合平臺

CAESES 5.1版本于2022年6月17日正式發布，用戶可登錄CAESES官網下載使用。新版本提升了參數化建模、CFD自動化連接和優化等功能，新版本具體功能介紹如下。可視化設計變量的影響CAESES 5.1

一、文燦百煉新能源汽車零部件項目簽約近日，大連旅順經濟技術開發區管委會與文燦集團旗下公司——百煉鋁順（大連）鑄造有限公司就建設文燦百煉新能源汽車零部件項目（百煉鋁順二期擴建項目）在大連舉行簽約儀式。項目用地面積約4.5萬平方米，總投資額約3000萬美元（1美元=6.7622人民幣——本刊注）。項目主要生產包括新能源汽車制動系統、轉向系統、底盤系統、渦輪增壓系統等鋁合金鑄造零件等產品

天洑軟件將于2022年7月21日-23日參加“2022世界動力電池大會暨動力電池綠色低碳出行展覽會”，展會位于宜賓國際會展中心，天洑展位號：B1-L41號

AICFD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能熱流體仿真軟件，可針對復雜流動和傳熱現象進行快速智能仿真，在航空航天、車輛交通、能源動力、電子電器、生物工程、船舶水利、環境工程和體育工程等領域有廣泛應用。軟件現推出新版本2022 R1，此版本豐富了電子散熱仿真模型，增加了全新的燃燒模型和熱輻射模型，更新和豐富了軟件后處理及監控功能，并優化了智能加速、智能預測功能