然而算筹能做的岂止如此。

工具箱已经在快步追赶，iulink的替代品也有一个初步的功能。

iulink是一个模块图环境，用于多域仿真以及基于模型的设计。

它可以支持系统设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。同时还提供图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器，能够进行动态系统建模和仿真。

而算筹也已经初步实现了这个功能，其实这个功能早在很久以前就已经开始布局。

苏航得知这一功能居然来自自家大学的支撑中心时，突然觉得自己对国家的“底蕴”一无所知。

虽然这个功能需要另外安装加载包，不过对苏杭而言都不是什么问题。

先去找祝庆田要了内测包，然后再到官网补票。

至于为什么不用官网的软件。

总所周知，留一手是传统美德，内测绝对不一样啊。

天元，是这一平台的名字。

居中一枚棋子，然后无数框图逐渐浮现，不过都是水墨风。

看这安装界面的动画，没少花钱啊。

天元，是基于知识模型统一表达与互联国际标准elia打造的新一代数字化设计验证平台。

它采用基于模型的方法全面支持系统设计、仿真验证、模型集成、试验优化、智能分析以及网络协同。

已经可以实现一体化的系统数字化设计与验证闭环，并提供基于模型的系统工程核心支撑。

天元平台包含系统架构设计工具、系统仿真验证工具、系统协同建模工具、专业模型库以及一系列工具集。

从研究院得来的消息，这东西雪藏了近三十年，又在近十年重新进行了打磨修改。

这东西真的可以说是“十年磨一剑，霜刃未曾试”。

汉城大学居然还藏着这东西，了不得了不得，之前还一直不知道。

而且，这个支撑中心又是什么东西？

一个本校生居然完全没听说过。

打探一番才知道，这个中心就没在本校区，具体在哪，嘿嘿。

苏航也没有继续多打听。

看着这炫酷的界面，苏航顿时来了兴致。

新论文就用这个软件了，给算筹开开荤。

刚好之前闲着没事的时候有个灵感。

苏航敲下一行标题。

利用人工智能对大型工程进行安全评估

其实就是利用“人工神经网络”和“基于案例推理”两种方法对于项目事故的严重程度进行预测，同时比较两种方法的优劣。

按照惯例，先分析方法。

“本文将会用到潜在类聚分析、层次分析法、人工神经网络、基于案例推理等四种主要的方法……”

其实这两种方法都是人工智能的应用，真的没有想象中的那么高大上，学pyhn的话，三到四天就可以自己搞机器学习了。

而这两个其实也不难。

人工神经网络在事故分析时大概只需要三层就够了。

而基于案例推理则是需要大量的案例，组成它的一个案例库，当进行风险分析的时候，就会在库里面寻找最相似的案例，然后进行调整、赋权，最后得到预测结果。

所以苏航码得飞快。

这两种方法都将是基于算筹的脚本。

由于算筹发家就是从机器学习这一块开始的，所以这一方面的工具箱还算是比较齐全。