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第101章 所謂“底蘊”

  然而算籌能做的豈止如此。

  工具箱已經在快步追趕,Simulink的替代品也有一個初步的功能。

  Simulink是一個模塊圖環境,用于多域仿真以及基于模型的設計。

  它可以支持系統設計、仿真、自動代碼生成以及嵌入式系統的連續測試和驗證。同時還提供圖形編輯器、可自定義的模塊庫以及求解器,能夠進行動態系統建模和仿真。

  而算籌也已經初步實現了這個功能,其實這個功能早在很久以前就已經開始布局。

  蘇航得知這一功能居然來自自家大學的CAD支撐中心時,突然覺得自己對國家的“底蘊”一無所知。

  雖然這個功能需要另外安裝加載包,不過對蘇杭而言都不是什么問題。

  先去找祝慶田要了內測包,然后再到官網補票。

  至于為什么不用官網的軟件。

  總所周知,留一手是傳統美德,內測絕對不一樣啊。

  天元,是這一平臺的名字。

  居中一枚棋子,然后無數框圖逐漸浮現,不過都是水墨風。

  看這安裝界面的動畫,沒少花錢啊。

  天元,是基于知識模型統一表達與互聯國際標準Modelica打造的新一代數字化設計驗證平臺。

  它采用基于模型的方法全面支持系統設計、仿真驗證、模型集成、試驗優化、智能分析以及網絡協同。

  已經可以實現一體化的系統數字化設計與驗證閉環,并提供基于模型的系統工程核心支撐。

  天元平臺包含系統架構設計工具、系統仿真驗證工具、系統協同建模工具、專業模型庫以及一系列工具集。

  從研究院得來的消息,這東西雪藏了近三十年,又在近十年重新進行了打磨修改。

  這東西真的可以說是“十年磨一劍,霜刃未曾試”。

  漢城大學居然還藏著這東西,了不得了不得,之前還一直不知道。

  而且,這個CAD支撐中心又是什么東西?

  一個本校生居然完全沒聽說過。

  打探一番才知道,這個中心就沒在本校區,具體在哪,嘿嘿。

  蘇航也沒有繼續多打聽。

  看著這炫酷的界面,蘇航頓時來了興致。

  新論文就用這個軟件了,給算籌開開葷。

  剛好之前閑著沒事的時候有個靈感。

  蘇航敲下一行標題。

利用人工智能對大型工程進行安全評估  其實就是利用“人工神經網絡”和“基于案例推理”兩種方法對于項目事故的嚴重程度進行預測,同時比較兩種方法的優劣。

  按照慣例,先分析方法。

  “本文將會用到‘潛在類聚分析’、‘層次分析法’、‘人工神經網絡’、‘基于案例推理’等四種主要的方法……”

  其實這兩種方法都是人工智能的應用,AI真的沒有想象中的那么高大上,學python的話,三到四天就可以自己搞機器學習了。

  而這兩個其實也不難。

  人工神經網絡在事故分析時大概只需要三層就夠了。

  而基于案例推理則是需要大量的案例,組成它的一個案例庫,當進行風險分析的時候,就會在庫里面尋找最相似的案例,然后進行調整、賦權,最后得到預測結果。

  所以蘇航碼得飛快。

  這兩種方法都將是基于算籌的腳本。

  由于算籌發家就是從機器學習這一塊開始的,所以這一方面的工具箱還算是比較齊全。

  蘇航很快就把大概的代碼寫好了。

  而論文也寫了個七七八八。

  這都得益于蘇航每看一篇論文就會下載電子檔并分門別類的儲存好,閑暇的時候就用Note Express建論文庫。

  所以到寫論文的時候那就是輕輕松松。

  像什么插入引文、打備注等等,都是飛快。

  而不是像平常人一樣,論文準備三個月,就有一個月在修改格式,一個月在玩,一個月在讀文獻。至于論文正文?那不是一星期碼完十萬字的嗎?

  寂靜的寢室只剩下蘇航敲擊鍵盤的聲音。

  “CBR已被用于不同的施工管理領域,如施工訴訟(Arditi和Tokdemir, 1999年)和早期成本估算(Kim等人,2004年)……”

  “此外,Pereira等人(2018)運用CBR和仿真模型來測量建筑工地隨時間變化的安全性能。在本研究中,還確定了安全政策和資源配置對安全績效的影響……”

  “在本研究中,利用AHP來計算CBR步驟的屬性權重……”

  “減少數據集的大小的目的是獲得同質組,從復雜的數據集來提高數據質量和提高預測精度,因為復雜性中的數據可能帶來嚴重的查詢,同時試圖找到一個有意義的數據元素之間的關系和目標模型……”

  蘇航似乎忘記了時間。

  同時在電腦上跑這個算法模型。

  算籌還不錯,可以自動化生成漂亮的表格。

  有些軟件的圖片只有黑白,要改顏色還得自己加幾行代碼。

  這些細枝末節的東西,對于科研工作者來說或許不重要,但是對于一般使用者而言就會很友好。

  雖然在蘇航看來也沒什么用。

  不過在看到最后那自動配色后的散點圖,以及自動生成的對比分析圖。

  蘇航只想說,真香!

  雖然一般使用者一片叫好,不過這個軟件到底能不能走上國際舞臺,到底能不能被主流學者認可,還是說只是自己在自娛自樂,一批人還是表述出了自己的擔憂。

  整個七零八研究院在開完慶功宴后,又開了一個小會,目的就在于如何走出國門。

  分析來分析去,最后一群人還是沒有想到一個合適的方法。

  沒辦法,國際學術上的聲望還是不夠強。

  一提起科研大國、科研強國,人們的第一反應就是燈塔,其次就是英格蘭,還有腳盆雞、法蘭西、意大利、德意志……

  這些國家都在學術上有非常高的聲望和話語權。

  就算是有學術造假前科都能拿諾獎。

  而種花家還是太年輕了。

  總而言之,還是只能交給時間來檢驗。

  強行推廣不是沒做過,反而會適得其反,暴露出很多問題。

  比如明明不夠適用,卻還是買一個授權放在那吃灰。

  久而久之,大家都會在心里默認這是一個沒用的軟件。

  求著別人用、強加給別人用,終歸不如讓別人求著。

  除此之外,還有一個關鍵點。

  這次算籌開發的名聲都是歸于螞蟻公司,雖然有鳴謝各大高校院所,但是唯獨沒有提到七零八研究所。

  整個七零八研究所就像是隱于幕后的開發者,沒有一點門路的,壓根不知道這個研究所的存在。

  即使在網絡上搜索,也只會導向另一個毫不相關的研究所。

  生活的美好,往往就是被一群默默無聞的人撐起來的。

  比如凌晨的清潔工,比如邊疆戍守,比如一直在保密名單,連戶口都不見得有的那一群人。

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