一、湍流模型的模型评价？

湍流模式理论或简称湍流模型。湍流运动物理上近乎无穷多尺度漩涡流动和数学上的强烈非线性，使得理论实验和数值模拟都很难解决湍流问题。虽然N-S方程能够准确地描述湍流运动地细节，但求解这样一个复杂的方程会花费大量的精力和时间。实际上往往采用平均N-S方程来描述工程和物理学问题中遇到的湍流运动。当我们对三维非定常随机不规则的有旋湍流流动的N-S方程平均后，得到相应的平均方程，此时平均方程中增加了六个未知的雷诺应力项 ，从而形成了湍流基本方程的不封闭问题。根据湍流运动规律以寻找附加条件和关系式从而使方程封闭就促使了几年来各种湍流模型的发展，而且在平均过程中失去了很多流动的细节信息，为了找回这些失去的流动信息，也必须引入湍流模型。虽然许多湍流模型已经取得了某些预报能力，但至今还没有得到一个有效的统一的湍流模型。同样，在叶轮机械内流研究中，如何找到一种更合适更准确的湍流模型也有待于进一步研究。模型理论的思想可追溯到100多年前，为了求解雷诺应力使方程封闭，早期的处理方法是模仿粘性流体应力张量与变形率张量关联表达式，直接将脉动特征速度与平均运动场中速度联系起来。十九世纪后期，Boussinesq提出用涡粘性系数的方法来模拟湍流流动，通过涡粘度将雷诺应力和平均流场联系起来，涡粘系数的数值用实验方法确定。到二次世界大战前，发展了一系列的所谓半经验理论，其中包括得到广泛应用的普朗特混合长度理论，以及G.I泰勒涡量传递理论和Karman相似理论。他们的基本思想都是建立在对雷诺应力的模型假设上，使雷诺平均运动方程组得以封闭。1940年，我国流体力学专家周培源教授在世界上首次推出了一般湍流的雷诺应力输运微分方程；1951年在西德的Rotta又发展了周培源先生的工作，提出了完整的雷诺应力模型。他们的工作现在被认为是以二阶封闭模型为主的现代湍流模型理论的最早奠基工作。但因为当时计算机水平的落后，方程组实际求解还不可能。70年代后期，由于计算机技术的飞速发展，周培源等人的理论重新获得了生命力，湍流模型的研究得到迅速发展。建立的一系列的两方程模型和二阶矩模型，已经能十分成功地模拟边界层和剪切层流动，但是对于复杂的工业流动，比如大曲率绕流，旋转流动，透平叶栅动静叶互相干扰等，这些因素对湍流的影响还不清楚，这些复杂流动也构成了进入二十一世纪后学术上和应用上先进湍流模型的研究。湍流模型可根据微分方程的个数分为零方程模型、一方程模型、二方程模型和多方程模型。这里所说的微分方程是指除了时均N-S方程外，还要增加其他方程才能是方程封闭，增加多少个方程，则该模型就被成为多少个模型。下面分别介绍各种湍流模型的研究现状和进展

二、人工智能大模型小模型区别？

人工智能模型按照其参数规模大小可以分为大模型和小模型。通常来说，相对于小模型来说，大模型在计算资源和训练时间方面需要更多的投入，但可能具有更好的模型效果。

具体来说，大模型和小模型的区别可以从以下几个方面进行比较：

1. 模型参数量

大模型通常具有更多的参数量，对计算资源更加追求，需要高性能的计算机、GPU或者TPU支持。例如，像GPT-3这样的大型自然语言处理模型，其参数量可以达到数十亿甚至数百亿级别；而小模型在参数量上相对较小，适合在资源比较有限的情况下使用。

2. 训练时间

由于大模型具有更多的参数量，因此需要更长的时间对其进行训练，训练时间可能需要数天到几周不等。相比之下，小模型训练时间会较短。

3. 模型效果

大模型通常具有更好的模型效果，可以在很多复杂任务上取得更好的表现，尤其是在面对大数据、复杂应用场景时表现出更优秀的性能；而小模型在效果表现上相对较弱，但可以在一些简单的任务上取得不错的结果。

4. 应用场景

大模型通常应用于需要处理大数据集和复杂任务的场景，例如自然语言处理、计算机视觉等；而小型模型则更适合在计算资源有限的情况下应用，例如移动端和嵌入式设备等场景。

需要注意的是，大模型和小模型的选择应根据具体的应用需求进行权衡和取舍。在实际应用中，应根据业务场景和算法需求，合理选用合适的模型，以达到最优的模型效果。

三、人工智能 模型特性？

人工智能新特征：

一、通过计算和数据，为人类提供服务

从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。

二、对外界环境进行感知，与人交互互补

人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。

三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代

人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。

四、人工智能模型作用？

AI 已经进入许多我们未曾想象的领域，但它仍需应用到更流行的应用中，如自动驾驶汽车。然而，还有很多的挑战存在于数学层面：目前已有能够做出准确决策的算法，也有能够处理这些算法的处理器，但何时能够部署到应用上仍未可知。不管是医疗还是自动驾驶汽车还是其他的新领域，AI 仍需要持续不断地发展。

五、人工智能评价？

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。

人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

六、评价模型和预测模型的区别？

所谓评价模型，就是评估模型在已知数据上的表现，预测模型就是模型在新数据上的表现，即预测能力

七、云模型评价实例？

模型是用类似云一样的材质制成的，触手柔软，软化丝质感

八、如何评价回归模型？

对于回归而言，模型性能的好坏主要体现在拟合的曲线与真实曲线的误差。主要的评价指标包括：拟合优度/R-Squared，校正决定系数(Adjusted R-square)，均方误差（MSE），均方根误差（RMSE），误差平方和(SSE)，平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差(MAPE)。

1. 均方误差

（Mean Squared Error，MSE）：观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比值：

要点：

MSE相当于模型中的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。

模型之间的对比也可以用它来比较。

MSE可以评价模型的预测精度，MSE的值越小，说明预测模型对于目标的拟合程度越精确。

2. 均方根误差（标准误差）

（Root Mean Squard Error，RMSE）：均方误差的算术平方根。

要点：

均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。

它的意义在于开个根号后，误差的结果就与数据是一个级别的，可以更好地来描述数据。

标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感（易受异常值的影响），

所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。

3. 平均绝对误差

（Mean Absolute Error，MAE）：平均绝对误差是绝对误差的平均值

4、平均绝对百分比误差(MAPE)

平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error），与RMSE相比，更加鲁棒，因为MAPE对每个点的误差进行了归一化。

5. 拟合优度/R-squared

分子就是我们训练出的模型预测的误差和。

分母就是瞎猜的误差和。（通常取观测值的平均值）

如果结果是0，就说明我们的模型跟瞎猜差不多。如果结果是1。就说明我们模型无错误。

R 2 介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。

化简上面的公式分子分母同时除以m，那么分子就变成了我们的均方误差MSE，下面分母就变成了方差。

6. 校正决定系数(Adjusted R-square)

其中，n为样本数量，p为特征数量。

取值范围还是负无穷到1，大多是 0~1，且越大越好

九、人工智能模型训练软件？

AI是一款专业的人工智能三维仿真软件。软件基于物理刚体运动与三维数据处理技术，融合开源硬件、人工智能、编程等多学科实践。

用户使用该软件能够进行虚拟电子硬件编程，打造智能城市，体验人机交互的自由。人工智能三维仿真软件，集三维创新设计、人工智能、开源硬件、编程于一体的多技术融合，信息、技术、数学、艺术的多学科知识融合，

十、人工智能模型如何建立？

人工智能模型的建立通常需要以下几个步骤：

确定问题类型和数据需求。首先需要确定要解决的问题类型，例如分类、回归、聚类等。然后需要确定要使用的数据类型和量，以及数据的来源和格式。

数据预处理。将数据转换为适合模型训练的格式。这可能包括数据清洗、特征提取、缩放和归一化等步骤。

选择模型和算法。根据问题类型和数据特征，选择适当的模型和算法。这可能需要进行试验和比较不同的模型和算法，以找到最佳选择。

模型训练。使用训练数据来训练模型，调整参数和权重，以最大程度地减少误差。

模型验证和调整。使用验证数据来评估模型的性能，并对模型进行调整和优化，以确保其在新数据上的表现。

模型部署和使用。将训练好的模型部署到实际应用中，并使用新数据来测试其性能和准确性。需要不断地对模型进行更新和改进，以保持其性能。

需要注意的是，建立一个高效和准确的人工智能模型需要大量的数据、计算资源和专业知识。因此，通常需要一个团队合作和长期的研究和开发。