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GEOVIA Surpac軟件掌握塊體建模所需的地質統計估值方法 2026年1月 授課語言：英語（附字幕） 課程時長：13個課時（總計2小時） 課程大小：1.3GB 核心方向：掌握塊體建模所需的地質統計估值方法 課程學習目標 地質統計學基礎入門 掌握向

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。

DTEmpower僅使用5個位置點上的溫度就能完美（R2指標都在99%以上）擬合出剩余995個位置上的溫度，這為SOFC的溫度分布建模提供了高精度的數據模型支撐案例總結 本案例基于DTEmpower數據建模平臺對SOFC的仿真數據集進行溫度分布建模：對溫度分布的統計參數及其相關的重要參數，采用基于數據驅動的方法進行訓練和測試，對于大部分目標變量，基于AIAgent

天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R2版本基礎上，新增大量更新和Bug修復，持續提升軟件性能，改善用戶體驗。現DTEmpower 2025R3版已正式上線天洑軟件官網，歡迎下載體驗！R3版本主要更新：一、新增趨勢分析功能數據管理模塊新增時間序列分析板塊，可從中進入趨勢、突變分析功能。

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。

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。

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。

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

■ 工業Excel Plus：除數據編輯、公式錄入和格式轉換等基礎操作外，軟件支持更復雜的統計與數學操作，幫助用戶高效完成特征工程和數據分析。■ 人工智能和機器學習：軟件提供異常點識別、聚類、降維、敏感性分析、回歸、時間序列等全環節的機器學習算子，支持數據模型與機理模型的多源融合。

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第二場培訓的主要內容有：數據建模算法的進階講解、數據建模工程實戰案例講解、實用數據建模技巧分享、交流與答疑。參賽者通過第二場培訓進一步了解了數據建模算法的相關知識，能與數據建模軟件DTEmpower相結合，完整地實現了真實的工程案例 （如需查看培訓回放，請點擊”第二次培訓視頻回放“ 。

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。

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）。

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。

2023年首屆“天洑杯”全國高校數據建模大賽總決賽獲獎名單 2023年首屆“天洑杯”全國高校數據建模大賽三等獎獲獎名單 2023年首屆“天洑杯”全國高校數據建模大賽優秀獎獲獎名單 隊伍名稱： “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。

天洑智能數據分析建模軟件DTEmpower致力于實現數據分析建模的大眾化。無論您是專業的數據科學家，還是處于起步階段的數據分析新人，都可以借助DTEmpower的工具力量，通過數據的視角，解決自己面臨的實際問題。為促進數據分析建模技術的推廣和發展，天洑第一屆大學生.數據建模大賽即將啟動。

在此背景之下，南京天洑軟件有限公司通過對工業企業數據建模需求的深度挖掘，研發了一套針對工業用戶的數據建模軟件DTEmpower。 數據建模軟件DTEmpower圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等數據建模的各個環節，提供有大量算法。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。

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。

“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。

在不同的場合，我們在建模時需要根據實際情況，通過查看不同的參數指標來判斷分類模型質量。 四、分類建模案例 理論部分講解差不多了，下面做一個實際的數據建模分類案例。 工程背景是某種新材料的研制，這種材料由很多種配方組成，不同的組成對應不同的材料性能。 工廠經過多年的積累，已經有了大量數據。其中前83列是原材料，后面幾列是配方對應的材料性能。