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帖子 MSC Nastran助力Infosy公司精確評估骨折風險
目前,醫生通過測量密度,結合各種方法,如CT掃描或X光的身體檢查和其他生理參數,如性別、年齡、體重等來評估骨折風險。這些診斷方法主要是定性的,沒有考慮到椎的各種力學因素,如形狀、皮質厚度、皮質的密度分布(椎的外部區域)、松質的密度分布(椎的內部區域)、組織的材料特性等。
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Cruise ??? 3年前
MSC Nastran助力Infosy公司精確評估骨折風險
帖子 設計仿真 | MSC Nastran助力Infosy公司精確評估骨折風險
密度(BMD),即單位體積骨骼中礦物質的濃度低于臨界值時,就被稱為骨質疏松癥。 目前,醫生通過測量密度,結合各種方法,如CT掃描或X光的身體檢查和其他生理參數,如性別、年齡、體重等來評估骨折風險。
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MSC結構軟件 ??? 3年前
設計仿真 | MSC Nastran助力Infosy公司精確評估骨折風險
帖子 設計仿真 | MSC Nastran助力Infosy公司精確評估骨折風險
密度(BMD),即單位體積骨骼中礦物質的濃度低于臨界值時,就被稱為骨質疏松癥。 目前,醫生通過測量密度,結合各種方法,如CT掃描或X光的身體檢查和其他生理參數,如性別、年齡、體重等來評估骨折風險。
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海克斯康設計與仿真 ??? 3年前
設計仿真 | MSC Nastran助力Infosy公司精確評估骨折風險
帖子 基于 COMSOL-MATLAB 聯合仿真的參數化三維心臟電阻抗成像模型
該平臺可用于動態心臟 EIT 正問題研究,并支持圖像反演算法訓練及病變模擬拓展。
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320科技工作室 ??? 2月前
基于 COMSOL-MATLAB 聯合仿真的參數化三維心臟電阻抗成像模型
帖子 行業分享丨AI+仿真如何重塑設計研發價值?
例如在汽車行業,通過多源數據融合和 AI 預測算法,實現整車電池包布置方案的自動推薦;在高科技制造領域,通過多目標優化與模型降階技術,幫助客戶在極短時間內完成高頻器件的快速迭代;在航空航天領域,Altair 的 AI 輔助設計平臺已被用于氣動布局與結構減重協同設計,顯著提升了初期概念設計效率。
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ALTAIR ??? 7月前
行業分享丨AI+仿真如何重塑設計研發價值?
帖子 TAITherm座艙熱管理與續航里程
熱舒適度建模 TAITherm綜合考慮如性別、胖瘦和膚色等人體生理特性,人體新陳代謝、血液流動、出汗、呼吸、運動量等生理機能,以及較完善的環境條件,基于改進Fiala生理模型分析人體體溫調節功能及整體熱感覺。
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經緯恒潤 ??? 4年前
TAITherm座艙熱管理與續航里程
帖子 AI大模型+具身智能“2026北京·世亞智博會”打造創新技術高地
過去需要多年積累的專用算法開發,現在可以通過大模型的快速適配能力實現跨越式突破。頭部企業紛紛轉向"基礎模型+垂直場景"的研發策略,大大縮短了產品迭代周期。2026北京人工智能展覽會(世亞智博會):引領融合創新浪潮定于2026年6月在北京舉辦的“北京人工智能展覽會(世亞智博會)”,精準把握了這一技術變革脈搏。
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數字中國產業展會 ??? 4月前
AI大模型+具身智能“2026北京·世亞智博會”打造創新技術高地
帖子 AI for CAE:仿真智能體開啟“普惠仿真”新時代
近年來,大語言模型(LLM)的強勢崛起為AI領域帶來了一場波瀾壯闊的科技革命,從消費互聯網到工業制造、醫療健康等領域,正在重塑各行各業的運作邏輯。DeepSeek作為大語言模型領域的變革力量,憑借算法創新和算力優化的雙重突破,成為推動大語言模型普及與變革的關鍵力量。
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仿真APP ??? 1年前
AI for CAE:仿真智能體開啟“普惠仿真”新時代
帖子 AI大模型時代,軟件許可證管理如何適配彈性算力需求?
在杭州某云計算基地,一套"智能算力調度平臺"正在重塑軟件使用邏輯:當某AI訓練任務進入低優先級階段,系統自動將其許可證釋放至公共資源池;當檢測到突發推理需求時,通過毫秒級調度算法完成算力重組。這種"算力市場"模式,使整體算力利用率從38%躍升至89%。
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武漢格發gofarlic ??? 12月前
AI大模型時代,軟件許可證管理如何適配彈性算力需求?
帖子 如何能更好地預測和評估座椅的長期乘坐疲勞度
微環境與熱生理監測: 在座椅與人體接觸面布置溫濕度傳感器,記錄整個測試過程中接觸面微氣候的演變。同時,使用紅外熱成像儀觀察測試前后被試者腰背部表面的溫度變化,評估座椅的散熱性能。持續的高溫高濕環境是導致疲勞和煩躁的直接因素。3. 構建數字孿生,實現虛擬預測 高級人體模型與疲勞算法: 在CAE仿真軟件中,建立包含肌肉、骨骼、軟組織的精細化數字人體模型
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德基西瓜 ??? 7月前
如何能更好地預測和評估座椅的長期乘坐疲勞度
帖子 醫療 | 利用仿真支持個性化診斷和預后,從而戰勝兒童癌癥
Pérez解釋道:“我們正在嘗試再現真實的生理現象,了解治療如何影響或改變腫瘤的行為。我們正在創建的模型,可幫助腫瘤學家決定最適合個體患者的治療策略。”打造數字優勢為了構建神經母細胞瘤的數字模型,M2BE團隊借鑒了他們之前對骨骼和細胞的研究。此前,該團隊成功地模擬了人體骨骼對機械載荷的反應,并用仿真演示了骨骼組織如何在骨折后愈合。
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Ansys中國 ??? 4月前
醫療 | 利用仿真支持個性化診斷和預后,從而戰勝兒童癌癥
帖子 Cadence CFD:用計算流體動力學增強生物模擬研究的確定性
使用 CFD 模型,可以研究流體剪切應力與癌細胞在支架上擴散之間的相關性。從 CFD 模擬中,觀察到腫瘤生長與間質流動之間存在直接相關性。該觀察結果可以使用生物模擬工具增強轉移的解決方案。用于 CFD 預測和生物模擬的 Cadence 產品計算流體動力學 (CFD) 是多物理場系統分析的一個方面,它使用數值模型模擬流體的行為及其熱力學特性。
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Fidelity CFD ??? 2年前
Cadence CFD:用計算流體動力學增強生物模擬研究的確定性
帖子 有條件自動駕駛落地有效助力--人機交互與接管
其中包括從語音數據庫中進行特征提取,聲學模型訓練,導出聲學模型。其次是利用文本數據庫中訓練的語言模型及語義字典輸入至語音解碼和搜索算法,最終實現語音算法輸出合適的語音。3)語音測試評價通過對采集的語音喚醒與指令數據進行多重標注,并建設車載語音識別模塊的自動化測評方案,對算法進行評價。評價過程包括數據切分、數據標注、實際測試過程。
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駕駛哥 ??? 3年前
有條件自動駕駛落地有效助力--人機交互與接管
帖子 經緯恒潤整車熱管理系統研發服務,助力新能源汽車發展
· 高精度熱管理系統仿真模型與三電電熱耦合模型開發與標定,實現快速、穩定、精準的動態工況的仿真優化評估· 熱管理控制算法開發、虛擬標定與策略/算法優化· 熱管理系統、動力學系統、控制系統的高精度集成化模型開發與MIL仿真,實現功熱耦合能量管理、整車能量流仿真與能耗優化· 能量管理系統與底盤系統的數字孿生模型開發,實現云端數據接入、故障檢測診斷、系統預測性維護等功能并結合運行數據完成產品升級和新產品功能
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經緯恒潤 ??? 3年前
經緯恒潤整車熱管理系統研發服務,助力新能源汽車發展
帖子 一把椅子的拓撲優化過程會發生什么
如果紅色的高應力區分布合理,且數值在材料的承受范圍內,就說明這把 “算法設計” 的椅子,既輕量又結實。如果要進行拓撲優化后的模型驗證應力分布情況,可以將分析設置中的輸出打開,設置為HDF5 file模型,查看計算的應力分布結果 設置后查看計算的結果得到下面的應力分布,這種優勢是不需要對模型進行編輯就可以得到優化模型的應力狀態。
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大龍貓?? ??? 9月前
一把椅子的拓撲優化過程會發生什么
帖子 【篇三】生物醫藥領域發文難?(CADD、ROSETTA、多組學)一區SCI墊腳石已備好!
,通過動手實踐快速掌握幾種方法線性模型(線性回歸、梯度下降、正則化、回歸的評價指標)決策樹(決策樹原理、ID3算法、C4.5算法、CART算法)支持向量機(線性支持向量機、可分、不可分支持向量機)集成學習(AdaBoost和GBDT算法、XGBoost算法、LightGBM算法模型選擇與性能優化(數據清洗、特征工程、數據建模)Scikit-learn機器學習庫的使用2 案例實踐三:基于轉錄組學數據進行端到端的機器學習項目泛癌預測
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。_4485 ??? 3年前
【篇三】生物醫藥領域發文難?(CADD、ROSETTA、多組學)一區SCI墊腳石已備好!
帖子 地平線陳黎明:汽車AI的發展需要由中央計算平臺來支持
第二,是通過對一些常用的算子算法,包括脈動卷積、向量處理、數據重塑、深度學習、內存讀寫等等,通過硬件來加速這些運算的進行,實現一個高度可并行的計算的硬件架構。同時,在軟件方面,也對指令進行并行化,對AI模型進行分層融合,使得模型能夠并行運轉,最高效率地利用整個計算單元的每一個時段來進行軟件的計算高度并行化。
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木火柴 ??? 4年前
地平線陳黎明:汽車AI的發展需要由中央計算平臺來支持
帖子 生成式 AI 重塑自動駕駛仿真:4D 場景生成技術的突破與實踐
基于3DGS的S3Gaussian算法提出的重建流程3、log2world:從實采數據到虛擬世界的橋梁log2world是一種將自動駕駛原始數據(如ROS bag、CAN log、傳感器幀)自動轉化為可視、可交互仿真場景的工具鏈。
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康謀keymotek ??? 9月前
生成式 AI 重塑自動駕駛仿真:4D 場景生成技術的突破與實踐
帖子 人工智能如何改變工業設計?
PART community在線三維零部件模型庫提供國內外廠商的零部件產品模型。他們沒有在模型設計生成上使用智能算法,而是加持智能AI“猜你喜歡”、模型智能比較等推薦、選型助手功能幫用戶選型。
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張偉一 ??? 3年前
人工智能如何改變工業設計?
帖子 集成多組學數據的機器學習在生物醫學中的應用
,總結它們的優缺點及適用范圍,通過動手實踐快速掌握幾種方法 線性模型(線性回歸、梯度下降、正則化、回歸的評價指標)決策樹(決策樹原理、ID3算法、C4.5算法、CART算法)支持向量機(線性支持向量機、可分、不可分支持向量機)集成學習(AdaBoost和GBDT算法、XGBoost算法、LightGBM算法模型選擇與性能優化(數據清洗、特征工程、數據建模)Scikit-learn
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。_4485 ??? 3年前
集成多組學數據的機器學習在生物醫學中的應用
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