CADENAS独创智能搜索之----特征搜索

博客以孔雀求偶聚焦尾屏特征为引,介绍工程领域搜索零部件可聚焦局部特征。CADENAS的三维智能化数据管理系统PARTsolutions提供特征搜索功能,能准确找出所需零部件或模型,还可搜索几何相似组件,用户能按参数快速匹配,重用设计模型,减少工具使用。

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雌孔雀在选择配偶时会根据雄孔雀尾屏的颜色和花样来进行层层筛选,它尤其会将交点聚集在雄孔雀那鲜亮绚丽的“伪眼”数量上,这也是雄孔雀能有效地吸引到异性的关键。由于没有强劲的翅膀,身后还拖着又长又重的尾屏,所以雄孔雀的飞行能力很弱。因此求偶时,只能靠将尾屏竖起向前,使尾羽颤动,闪烁发光来虏获芳心。衍生到工程领域中,把焦点放在某一个零部件的局部特征上,就能毫不费力地快速搜索到所需的正确零部件。

在搜索零部件时不会遗漏任何必不可少的细节特征
CADENAS的三维智能化数据管理系统PARTsolutions 为工程师们提供了特征搜索功能。借助这种智能查找方法,可以从众多的组件中准确找出所需的单个零部件或设计模型,并在现有数据库中搜索到具有几何相似结构的组件和产品。 通过这种方式可以直接在设计中借鉴相关的工作步骤和使用现有的工具。

对于用户而言好处是显而易见的:

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按照给定的特征、截面或分类等参数进行搜索,快速找出相匹配的零部件

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设计模型和工作步骤可以轻松重用

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有助于减少使用的工具

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工作场所不需要CAD系统

应用实例:
将数字区“56”定义为参数进行查找

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CADENAS帮助工程师、设计师等工业制造从业人员智能化地查找标准件、外购件和自制件的产品信息以及CAD数据。借助专门针对工程师和采购商的需求所进行优化的搜索功能,可以更直观简便地找到组件。

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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