算法突破:首次将Kolmogorov-Arnold Network应用于CAE仿真降阶,突破传统神经网络表达能力限制 多模型融合:集成RBF、Kriging、DNN、KAN四种算法,构建ensemble预测框架,根据数据特征智能选择最优模型 POD降维优化:实现本征正交分解(POD)技术,通过能量阈值控制降维,保持99%+能量的同时将维度压缩至原来的5% 数据处理pipeline:支持VTU格式解析(Fluent/Comsol/Mechanical),自动化数据清洗、归一化处理 分布式训练:设计异步训练框架,支持多GPU并行,训练效率提升12倍 微服务部署:RESTful API +...
针对大规模预训练模型在复杂业务场景中存在的语义漂移、上下文失配与推理路径不可控等核心问题,从认知建模与知识表示角度引入本体(Ontology)驱动的类知识图谱建模方法。 通过对业务领域概念、实体、属性及多层级关系进行形式化定义,构建统一的语义空间,实现业务知识的结构化表示与约束性注入,为模型推理提供稳定、可计算的先验知识基础。 该本体体系作为模型推理过程中的语义约束层与上下文管理机制,在推理阶段参与语义对齐、关系校验与路径裁剪,有效降低语言模型在长链推理与多跳推理中的不确定性与幻觉风险,使推理过程具备可解释、可验证、可溯源的理论支撑。 在此基础上,将业务规则与操作逻辑映射为可组合的语义指...
n8n编排全自动化链路:用户提交照片/音频链接 → 对象存储 + MongoDB记录元数据(Albums: album_id, status, photos[], audio_url, subtitle_text, delivery_url; Assets: album_id, seq, asset_url, type; Tasks: album_id, task_type, deadline, status)。流程:ASR转文字 → 文本精简 → 旁白决策/TTS降级 → 固定6秒/张视频合成(字幕叠加、配乐、可选旁白) → 素材包打包(清单+稿+链接zip)。失败自动降级不阻塞,状态实时回...