案例展示

前沿AI技术实践

探索人工智能的无限可能,见证技术创新与学术研究的深度融合

Python PyTorch 因果推断 图神经网络
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因果发现AI网络

基于深度学习的因果发现系统,能够从海量数据中自动识别变量间的因果关系,构建因果图模型。该系统结合了注意力机制与图神经网络,实现了高准确率的因果结构学习。

核心能力

  • 自动因果结构学习
  • 大规模变量关系推断
  • 因果效应量化分析
  • 可视化因果图生成
Multi-Agent 强化学习 博弈论
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文明演化AI系统

多智能体强化学习平台,模拟文明从原始社会到现代文明的演化过程。支持大规模智能体协作与竞争,研究社会规范、经济制度的涌现机制。

核心能力

  • 大规模多智能体仿真
  • 社会规范涌现机制
  • 经济系统演化模拟
  • 可视化管理后台
DEAP 进化算法 多目标优化
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DEAP多目标优化框架

基于DEAP库的多目标进化优化框架,支持NSGA-II、NSGA-III、MOEA/D等主流算法。提供可视化的Pareto前沿展示和决策支持。

核心能力

  • 多种MOEA算法支持
  • 自适应算子选择
  • Pareto前沿可视化
  • 约束处理机制
NAS AutoML PyTorch
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神经架构搜索NAS

自动化神经网络架构搜索系统,集成DARTS、ENAS、ProxylessNAS等经典算法。支持可微分搜索和强化学习搜索策略。

核心能力

  • 多搜索策略支持
  • 搜索空间可视化
  • 自动模型评估
  • 分布式搜索
仿真模拟 博弈论 可视化
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能源市场模拟器

模拟发电商和消费者的市场行为,计算市场出清价格和数量,支持可视化分析功能。帮助理解电力市场的运行机制和策略博弈。

核心能力

  • 市场出清计算
  • 博弈策略模拟
  • 实时可视化
  • 敏感性分析
EconCore 并行计算 C/C#
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经济模拟系统 EconCore

高性能经济模拟系统,包含智能体框架、经济模拟引擎和素数计算核心,支持并行计算和C/C#接口。

核心能力

  • 高性能模拟引擎
  • 多语言接口
  • 并行计算支持
  • 可扩展架构