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。