真的挺后悔自己高中没好好学习,自己曾是湖北八校之一的学生,毕业之后看着自己的同学不是985就是211,也许当时可能觉得没啥差距,但是真就一本管学习,二本管纪律,三本管卫生,985大学的教学模式和方法以及教育资源,真的不是二本,三本可以比的,希望大家都可以好好学习,我个大学生看个这个,快感动死了。
11月8日-10日,2024国家工业软件大会在上海松江富悦大酒店举办,大会以“Al for Engineering·工业软件赋能新型工业化”为主题,汇聚了众多院士、高校和科研院所的校长、院长等学术精英以及优秀企业、行业专家与会,围绕我国工业智能领域战略布局、技术创新应用、产业融合发展等行业热点进行深入交流。
据悉,本届大会由中国自动化学会主办,着重总结研发设计类、生产制造类、经营管理类、AI赋能类等四类工业软件的数学模型、核心算法及其软件实现,和工业软件在具体价值场景中的应用。
作为中国本土唯一上线12”量产产线的工程智能系统供应商,FDC/APC先进技术领域领导者,智现未来受邀出席本次大会,带来AI赋能的工程智能系统解决方案,并向大会发表了数项将前沿理论技术与一线高端制造领域高度结合的科研成果,得到大会采纳,反响热烈。同时,智现未来向参会的专家及学者展示了AI赋能的工程智能系统在以半导体为代表的高端制造行业的创新应用成果,吸引了多位院士和行业专家驻足交流和热烈讨论。
院士、学者共话AI应用,前瞻技术获高度赞誉
会议期间多位院士关心地来到智现未来展台,共同探讨在高端制造领域进行工业软件应用的技术发展路径及应用价值。
智现未来向中国工程院桂卫华院士重点介绍了运用多元时序异常检测混合模型提升数据检测效能、精确预测生产异常的新技术成果。
桂卫华院士提出,在智能工业制造领域,多个传感器、设备等会产生大量的多元时间序列数据,这些数据随时间演变的记录和观测,与单变量时序异常检测不同,多个传感器数据之间可能存在复杂的时空关联性。
桂卫华院士莅临展台交流
而传统数据分析方法主要基于阈值的统计方法,需要工程师们提供大量的先验知识,并且难以挖掘时序数据中的复杂非线性关系。对多元时序数据的有效应用和分析成为优化制造流程、提高生产效率、增强设备维护以及实现智能化决策的关键。
智现未来运用深度学习和神经网络,设计出了基于预测和重构的多元时序异常检测混合模型,用于获取多元时序数据的时间关系和空间关系及时空关联性。该方法已针对特定recipe的FDC时序数据集上进行应用,FDC数据集由半导体故障侦测及分类系统收集的数月传感器采集数据构成。应用结果表明本方法具有更强的异常捕捉能力,并实现精确的异常预测,有效帮助客户捕捉生产过程异常、理解设备性能、提升产品质量以及降低生产成本。
朱世平院士莅临展台交流
此外,其他多位院士也莅临智现未来展台进行了亲切交流,诸位院士对智现未来在技术上的前沿优势给予了高度评价,认为其在半导体AI异常检测方面的创新成果,为半导体行业开辟了一条全新的方法思路。这一技术方案不仅展示了智现未来在工业软件领域的深厚积累,也体现了AI领域的创新探索,为工业软件的智能化升级提供了强有力的支持。院士们的认可,无疑为智现未来的技术实力增添了权威背书。
Al for Engineering,赋能半导体“智”造
正如本次大会的主题“AI for Engineering”,用AI重构工业软件能力,而智现未来的多个工程智能系统已经高度渗透AI的身影。
自2023年发布国内半导体领域首个大语言模型“灵犀”以来,灵犀大模型与原工程智能系统(如FDC、APC、ADC等)的多个融合应用已陆续推出,并应用于国内某头部行业客户工厂且创造卓越的应用效果。
智现未来“大模型+”应用覆盖了缺陷图像识别、FDC设备异常监控、智能反控优参、良率分析预测、设备预防维护、智能报表chatBI等多种业务场景需求。智现未来借助AI的力量,对原有工程智能系统软件进行了重构与性能增益,将大量制造数据转化为改进制造流程的深入洞察,帮助用户优化半导体产品品质、稳定产能,实现质与量的突破。
智现未来始终坚持自主可控的技术路线,坚持产品100%自主研发,重视大模型等前沿技术在工业软件产品上的创新应用,助力半导体以及更多高端制造业客户实现生产制造过程的全面智能化管理。立足现在,方眼未来。智现未来愿与各界合作伙伴携手共进,为工业软件的发展贡献更多力量。
本次大会是中国工业软件领域最高规格、最大规模、最多院士专家的国家级专业会议,既是对我国工业软件行业过去发展的总结,更是汇聚行业精英,探讨中国制造业智能转型升级未来之路的重要节点。智现未来不仅立足当下行业需求,为高端制造业提供稳定、可靠的工业软件产品服务,与此同时,智现未来更是布局未来,时刻关注技术前沿的发展并保持投入,肩负推动行业进步和发展的重要责任。
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