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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-05 11:58:11 点击:95044次

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越极端的条件对设备安全性要求越高,实验准备阶段的安全运行十分关键。“高温烘烤时设备能不能承受,比如金属受热膨胀在不在安全范围内,局部应力会不会过度集中等,这些都要密切关注。”刘晓龙说,过去依靠传感器测点关注异常,并基于数据进行调整,但温度测点分布非常有限,难以“地毯式”排查,如果有漏报,哪怕造成设备结构的微小损伤,都将对整个实验造成不可挽回的损失。

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    在此背景下,人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求,数据处理不仅是它的强项,也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律,减轻数据爆炸带来的挑战。例如,人工实验员一天难以完成的重复实验,通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次,大幅提高实验数据的准确性和一致性,而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。

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