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更新時間：2026-05-24 14:41:57瀏覽次數(shù)：12次

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清誠聲發(fā)射研究（廣州）有限公司

經(jīng)營模式：生產(chǎn)廠家

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產(chǎn)品簡介

AI工作站關(guān)閉 01AI工作站聲發(fā)射技術(shù)作為一種重要的無損檢測方法，廣泛用于材料內(nèi)部缺陷和結(jié)構(gòu)完整性的評估

詳細介紹

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01 AI工作站

聲發(fā)射技術(shù)作為一種重要的無損檢測方法，廣泛用于材料內(nèi)部缺陷和結(jié)構(gòu)完整性的評估。AI工作站使用了GPU加速，提高海量數(shù)據(jù)的訓練效率，同時可以自帶清誠開發(fā)的5大AI工具，滿足不同領(lǐng)域的需求。

5大AI工具

基于AI深度學習的復雜結(jié)構(gòu)聲源定位人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)復雜結(jié)構(gòu)下的聲源精準定位。
基于聲發(fā)射參數(shù)的模式識別功能：使用聲發(fā)射參數(shù)進行模式識別，提升數(shù)據(jù)分析的準確性。
基于聲發(fā)射波形的模式識別功能：通過深度學習技術(shù)，對聲發(fā)射波形進行高效模式識別。
基于聲發(fā)射參數(shù)的聚類識別功能：利用聚類算法，對聲發(fā)射參數(shù)進行分類識別，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程。
基于聲發(fā)射波形的聚類識別功能：對聲發(fā)射波形進行聚類分析，實現(xiàn)更精細的數(shù)據(jù)分類。

AI工作站集成了的深度學習技術(shù)與的硬件配置，采用NVIDIA RTX4090，搭載CUDA12.4系統(tǒng)軟件，大幅度縮短訓練時間。

02 服務(wù)器介紹

服務(wù)器采用i9-14900K處理器及DDR5高頻內(nèi)存，24核心32線程，3.2GHz主頻，工作站至高支持192G DDR5 5200MHz高頻內(nèi)存，充分釋放系統(tǒng)潛能，減少因內(nèi)存不足引起的卡頓。

2TB M2大容量固態(tài)硬盤，NVM額 PCIe4.0×4高速讀寫通道，讀取速度3500MB/s，寫入速度2800MB/s，迅速讀寫，顯著提升系統(tǒng)工作效率。

RTX4090配合CUDA軟件實現(xiàn)超高效率運算。CUDA是用于GPU計算的開發(fā)環(huán)境，它是一個全新的軟硬件架構(gòu)，可以將GPU視為一個并行數(shù)據(jù)計算的設(shè)備，對所進行的計算進行分配和管理，提高數(shù)據(jù)訓練效率。

處理器	i9 14900K
內(nèi)存容量	192G
顯卡	RTX4090（注：支持插入兩張RTX4090的GPU，也可根據(jù)用戶選裝1塊）
硬盤容量	2T固態(tài)硬盤
內(nèi)存類型	Non-ECC
電源類型	非冗余
硬盤類型	SAS混合硬盤SATA
支持CPU顆數(shù)	1顆
散熱	加強版360一體式水冷散熱器

03 AI 工具

1、基于AI深度學習的復雜結(jié)構(gòu)聲源定位人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

傳統(tǒng)聲發(fā)射定位方法在復雜結(jié)構(gòu)、各向異性、材料的不均勻、邊界條件復雜等中面臨精度受限的問題。為了解決這一挑戰(zhàn)，我們提出了一種新的方法——基于AI深度學習的復雜結(jié)構(gòu)聲源定位人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

算法流程圖

AI定位跟傳統(tǒng)時差定位的準確率對比，錯誤率為0%。

學習率、訓練周期輪數(shù)、訓練輪數(shù)提供界面自定義數(shù)值。當loss值小于輸入時，停止訓練；當Accuracy值大于輸入數(shù)值時，停止訓練
loss值：損失函數(shù)是用來估量模型的預(yù)測值f(x)與真實值Y的不一致程度，損失函數(shù)越小，模型的魯棒性就越好。
Accuracy值：精確率是指模型預(yù)測為正類的樣本中，實際為正類的比例。
PC端配備GPU硬件，結(jié)合CUDA軟件加速模型訓練，提升訓練效率。
訓練完成后生成模型，用于復雜結(jié)構(gòu)的聲源定位。

模型訓練過程

2、基于聲發(fā)射參數(shù)的模式識別

模式識別采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由多個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元接收多個輸入信號，通過加權(quán)和和激活函數(shù)進行計算，產(chǎn)生一個輸出信號，作為下一層神經(jīng)元的輸入信號。神經(jīng)元之間的連接權(quán)重可以通過訓練來調(diào)整，以達到的計算效果。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：