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文本编者按：
大数学模型黄金时代：智能化结构设计的发展机遇和考验-28页
文本编者按：
甚么是大数学模型？
数学模型是指具备大批模块的广度自学或机器自学数学模型，这些模块能透过体能训练过程手动调整以捕捉输出统计数据中的复杂亲密关系。这类数学模型一般来说具备纤枝的互联网结构和非常多的突触，以增加数学模型的则表示潜能和自学潜能。大数学模型在譬如语义处置、排序机系统听觉和音频辨识等应用领域取得了明显的丰硕成果。
大数学模型使用了许多高阶技术，主要包括以下几个方面：
广度数学模型（Deep Neural Networks，DNNs）：大数学模型一般来说选用广度数学模型，拥有数个暗藏层，以抓取输出统计数据中的低阶特点和形式系统。 传递函数数学模型（Convolutional Neural Networks，CNNs）：在排序机系统听觉各项任务中，大数学模型一般来说选用传递函数数学模型。透过局部性体会野、权值共享资源和韦格尔操作等结构设计，CNN能有效处置影像统计数据，抽取多孔径的听觉特点。 循环式数学模型（Recurrent Neural Networks，RNNs）和长implantation互联网（Long Short-Term Memory，LSTM）：在字符串统计数据处置各项任务（如语义处置和音频辨识）中，大数学模型可能选用循环式数学模型或其表音文字（发草implantation互联网）来抓取排程亲密关系。 Transformer 构架：Transformer 是一种自目光机制（Self-Attention Mechanism）的数学模型构架，广泛应用于语义处置应用领域的大数学模型中。Transformer 能并行处置输出字符串中的所有原素，大幅提升了数学模型的体能训练工作效率。 预体能训练与松动（Pretraining and Fine-tuning）：为的是充分运用大批模块，大数学模型一般来说先在大规模统计数据K568展开预体能训练，教给通用型的特点则表示。然后，在特定各项任务的统计数据K568展开松动，以适应环境某一应用情景。 分布式系统体能训练（Distributed Training）和混和精确度体能训练（Mixed Precision Training）：为的是处置大数学模型的排序和储存市场需求，人类学家选用了一些高工作效率体能训练策略，如分布式系统体能训练（将数学模型和统计曲线拟合在数个设备或结点上展开虚拟化）和混和精确度体能训练（利用不同精确度的值则表示以减少排序和缓存资源市场需求）。甚么是智能化结构设计？
智能化结构设计是指应用现代信息技术，选用排序机系统模拟人类的思维活动，提高排序机系统的智能化水平，从而使排序机系统能够更多、更好地承担结构设计过程中各种复杂各项任务，成为结构设计人员的重要辅助工具。
1)以结构设计方法学为指导。智能化结构设计的发展，从根本上取决于对结构设计本质的理解。结构设计方法学对结构设计本质、过程结构设计思维特点及其方法学的深入研究是智能化结构设计模拟人工结构设计的基本依据。
2)以人工智能化技术为实现手段。借助专家系统技术在知识处置上的强大功能，结合人工数学模型和机器自学技术，较好地支持结构设计过程手动化。
3)以传统CAD技术为值排序和图形处置工具。提供对结构设计对象的优化结构设计、有限元分析和图形显示输出上的支持。
4)面向集成智能化化。不但支持结构设计的全过程，而且考虑到与CAM的集成，提供统一的统计数据数学模型和统计数据交换接口。 5)提供强大的人机交互功能。使结构设计师对智能化结构设计过程的干预，即与人工智能化融合成为可能。
大数学模型会对智能化结构设计行业带来哪些影响，这篇报告会给到答案！
报告核心文本：
结构设计范式的迁移 大数学模型黄金时代到来结构设计潜能的跃升
链接潜能 整合潜能 拓展潜能结构设计实践的重塑
职业技能 结构设计品质 行业机会
