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技術(shù)成熟度：原型驗(yàn)證 原理：模型將漿錨連接節(jié)點(diǎn)破壞視為兩個(gè)階段，第一階段為粘結(jié)破壞，即砂漿與鋼筋和鋼筋斷裂前（包括斷裂時(shí)）時(shí)段，第二階段為滑移破壞，即砂漿與鋼筋和鋼筋斷裂后時(shí)段。第一階段依靠梁?jiǎn)卧M，第二階段依靠彈簧單元模擬，這樣準(zhǔn)確的反映了漿錨連接發(fā)生時(shí)的強(qiáng)度破壞及之后的滑移脫離現(xiàn)象。 創(chuàng)新點(diǎn)：提出了建模工藝，給出了適用于模型的彈簧單元、梁?jiǎn)卧緲?gòu)關(guān)系。 應(yīng)用場(chǎng)景：漿錨節(jié)點(diǎn)超限分析，漿錨節(jié)點(diǎn)抗震性能分析。 應(yīng)用案例：約束漿錨鋼筋極限搭接連接剪力墻結(jié)構(gòu)抗震性能分析，裝配法加固剪力墻施工模擬過(guò)程分析。 成果獲獎(jiǎng)：吉林省土木建筑學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。 成果評(píng)價(jià)：建模簡(jiǎn)單、計(jì)算快速、經(jīng)過(guò)多篇論文驗(yàn)證傳力與實(shí)際情況偏差小于10%。

1、參照典型人體標(biāo)本及國(guó)內(nèi)外經(jīng)典權(quán)威教材及圖譜制作，如人衛(wèi)出版社丁文龍主編的《系統(tǒng)解剖學(xué)》、人衛(wèi)出版社南京醫(yī)學(xué)院主編的《人體解剖學(xué)圖譜》、江蘇科學(xué)技術(shù)出版社姜同喻編著的《連續(xù)層次解剖圖譜》、山東科學(xué)技術(shù)出版社丁自海主譯《格式解剖學(xué)》、廣東科技出版社胡耀民主編的《人體解剖學(xué)標(biāo)本彩色圖譜》等，造型自然準(zhǔn)確、顏色自然，滿足教學(xué)需要；

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數(shù)字人技術(shù)與大語(yǔ)言模型結(jié)合是當(dāng)前人工智能技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，將數(shù)字人技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)相結(jié)合，可以創(chuàng)造出更加智能化、真實(shí)感更強(qiáng)的數(shù)字人應(yīng)用?？蒲袌F(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)研究實(shí)踐，已取得具有前瞻性的知名汽車企業(yè)和三甲醫(yī)院的合作意向。有望在不久的將來(lái)，為汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域的企事業(yè)單位提供先進(jìn)的技術(shù)支持。

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：唐杰，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國(guó)家級(jí)人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)、大語(yǔ)言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻(xiàn)獎(jiǎng)、國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。 運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系98級(jí)張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長(zhǎng)、清華創(chuàng)新領(lǐng)軍博士王紹蘭等為核心的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)。 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系知識(shí)工程實(shí)驗(yàn)室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的科技情報(bào)挖掘與智能服務(wù)平臺(tái)，申請(qǐng)專利40余項(xiàng)。2019年，通過(guò)科技成果轉(zhuǎn)化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認(rèn)知智能大模型，與學(xué)校合作研發(fā)了雙語(yǔ)千億級(jí)超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對(duì)話模型ChatGLM，具有雙語(yǔ)、高精度、快速推理、可復(fù)現(xiàn)、跨平臺(tái)等核心優(yōu)勢(shì)，在此基礎(chǔ)上開源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過(guò)1000萬(wàn)次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進(jìn)水平。它支持更長(zhǎng)上下文，具備更強(qiáng)多模態(tài)能力，推理速度更快，支持更高并發(fā)，大大降低推理成本。同時(shí)，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據(jù)用戶意圖，自動(dòng)理解、規(guī)劃指令以完成復(fù)雜任務(wù)。GLMs個(gè)性化智能體定制功能亦同時(shí)上線，用戶用簡(jiǎn)單提示詞指令即能創(chuàng)建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實(shí)現(xiàn)大模型的便捷開發(fā)。

該研究通過(guò)模擬不同復(fù)雜度的植物殘?bào)w分解環(huán)境，結(jié)合傳代演化實(shí)驗(yàn)、多組學(xué)分析、系統(tǒng)生物學(xué)模擬和合成微生物群落實(shí)驗(yàn)，系統(tǒng)揭示了細(xì)菌與真菌在植物殘?bào)w分解過(guò)程中的生態(tài)角色分化及互作機(jī)制，提出了“真菌主分解-細(xì)菌主剝削”的互作模型。