CAE工程师：数据优先，解锁AI成功之路！

research #ai 📝 Blog|分析: 2026年2月14日 03:42•

发布: 2026年1月29日 22:05

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分析

这篇文章强调了AI中经常被忽视的一个关键方面：数据质量的重要性。它为正在向AI过渡的CAE工程师提供了宝贵的见解，强调数据准备与模拟中的网格质量一样重要。这份实用的指南为工程师提供了构建有效替代模型的基本知识。

引用 / 来源

"当AI做出糟糕的预测时，90%的情况下是“数据”不好。"

Zenn AI2026年1月29日 22:05

* 根据版权法第32条进行合法引用。

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