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第108章 所谓“底蕴”

然而算筹能做的岂止如此。

工具箱已经在快步追赶,Simulink的替代品也有一个初步的功能。

Simulink是一个模块图环境,用于多域仿真以及基于模型的设计。

它可以支持系统设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。同时还提供图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器,能够进行动态系统建模和仿真。

而算筹也已经初步实现了这个功能,其实这个功能早在很久以前就已经开始布局。

苏航得知这一功能居然来自自家大学的CAD支撑中心时,突然觉得自己对国家的“底蕴”一无所知。

虽然这个功能需要另外安装加载包,不过对苏杭而言都不是什么问题。

先去找祝庆田要了内测包,然后再到官网补票。

至于为什么不用官网的软件。

总所周知,留一手是传统美德,内测绝对不一样啊。

天元,是这一平台的名字。

居中一枚棋子,然后无数框图逐渐浮现,不过都是水墨风。

看这安装界面的动画,没少花钱啊。

天元,是基于知识模型统一表达与互联国际标准Modelica打造的新一代数字化设计验证平台。

它采用基于模型的方法全面支持系统设计、仿真验证、模型集成、试验优化、智能分析以及网络协同。

已经可以实现一体化的系统数字化设计与验证闭环,并提供基于模型的系统工程核心支撑。

天元平台包含系统架构设计工具、系统仿真验证工具、系统协同建模工具、专业模型库以及一系列工具集。

从研究院得来的消息,这东西雪藏了近三十年,又在近十年重新进行了打磨修改。

这东西真的可以说是“十年磨一剑,霜刃未曾试”。

汉城大学居然还藏着这东西,了不得了不得,之前还一直不知道。

而且,这个CAD支撑中心又是什么东西?

一个本校生居然完全没听说过。

打探一番才知道,这个中心就没在本校区,具体在哪,嘿嘿。

苏航也没有继续多打听。

看着这炫酷的界面,苏航顿时来了兴致。

新论文就用这个软件了,给算筹开开荤。

刚好之前闲着没事的时候有个灵感。

苏航敲下一行标题。

《利用人工智能对大型工程进行安全评估》

其实就是利用“人工神经网络”和“基于案例推理”两种方法对于项目事故的严重程度进行预测,同时比较两种方法的优劣。

按照惯例,先分析方法。

“本文将会用到‘潜在类聚分析’、‘层次分析法’、‘人工神经网络’、‘基于案例推理’等四种主要的方法……”

其实这两种方法都是人工智能的应用,AI真的没有想象中的那么高大上,学python的话,三到四天就可以自己搞机器学习了。

而这两个其实也不难。

人工神经网络在事故分析时大概只需要三层就够了。

而基于案例推理则是需要大量的案例,组成它的一个案例库,当进行风险分析的时候,就会在库里面寻找最相似的案例,然后进行调整、赋权,最后得到预测结果。

所以苏航码得飞快。

这两种方法都将是基于算筹的脚本。

由于算筹发家就是从机器学习这一块开始的,所以这一方面的工具箱还算是比较齐全。

苏航很快就把大概的代码写好了。

而论文也写了个七七八八。

这都得益于苏航每看一篇论文就会下载电子档并分门别类的储存好,闲暇的时候就用Note Express建论文库。

所以到写论文的时候那就是轻轻松松。

像什么插入引文、打备注等等,都是飞快。

而不是像平常人一样,论文准备三个月,就有一个月在修改格式,一个月在玩,一个月在读文献。至于论文正文?那不是一星期码完十万字的吗?

寂静的寝室只剩下苏航敲击键盘的声音。

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

“此外,Pereira等人(2018)运用CBR和仿真模型来测量建筑工地随时间变化的安全性能。在本研究中,还确定了安全政策和资源配置对安全绩效的影响……”

“在本研究中,利用AHP来计算CBR步骤的属性权重……”

“减少数据集的大小的目的是获得同质组,从复杂的数据集来提高数据质量和提高预测精度,因为复杂性中的数据可能带来严重的查询,同时试图找到一个有意义的数据元素之间的关系和目标模型……”

苏航似乎忘记了时间。

同时在电脑上跑这个算法模型。

算筹还不错,可以自动化生成漂亮的表格。

有些软件的图片只有黑白,要改颜色还得自己加几行代码。

这些细枝末节的东西,对于科研工作者来说或许不重要,但是对于一般使用者而言就会很友好。

虽然在苏航看来也没什么用。

不过在看到最后那自动配色后的散点图,以及自动生成的对比分析图。

苏航只想说,真香!

……

虽然一般使用者一片叫好,不过这个软件到底能不能走上国际舞台,到底能不能被主流学者认可,还是说只是自己在自娱自乐,一批人还是表述出了自己的担忧。

整个七零八研究院在开完庆功宴后,又开了一个小会,目的就在于如何走出国门。

分析来分析去,最后一群人还是没有想到一个合适的方法。

没办法,国际学术上的声望还是不够强。

一提起科研大国、科研强国,人们的第一反应就是灯塔,其次就是英格兰,还有脚盆鸡、法兰西、意大利、德意志……

这些国家都在学术上有非常高的声望和话语权。

就算是有学术造假前科都能拿诺奖。

而种花家还是太年轻了。

总而言之,还是只能交给时间来检验。

强行推广不是没做过,反而会适得其反,暴露出很多问题。

比如明明不够适用,却还是买一个授权放在那吃灰。

久而久之,大家都会在心里默认这是一个没用的软件。

求着别人用、强加给别人用,终归不如让别人求着。

除此之外,还有一个关键点。

这次算筹开发的名声都是归于蚂蚁公司,虽然有鸣谢各大高校院所,但是唯独没有提到七零八研究所。

整个七零八研究所就像是隐于幕后的开发者,没有一点门路的,压根不知道这个研究所的存在。

即使在网络上搜索,也只会导向另一个毫不相关的研究所。

生活的美好,往往就是被一群默默无闻的人撑起来的。

比如凌晨的清洁工,比如边疆戍守,比如一直在保密名单,连户口都不见得有的那一群人。

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