深度學習計算設備
關注創建者：匿名 創建時間：2021-08-19
深度學習計算設備的視頻教程
Dragonfly深度學習教程
特征提取：接下來，利用深度學習模型（如卷積神經網絡，CNN）從預處理后的材料圖像中提取特征。CNN通過多層卷積和池化操作，學習圖像的高級特征表示。 模型訓練：將提取到的特征輸入到深度學習模型中進行訓練。訓練過程中，模型會不斷調整參數，以最小化損失函數（如交叉熵損失、均方誤差等）并提高預測準確性。 模型評估：在訓練過程中或訓練完成后，需要對模型進行評估，以檢驗模型性能。
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深度學習與流體力學結合
3、深入理解深度學習與湍流超分辨率的耦合機制。 實操環節： 1、基于深度學習的流場時序超分辨率處理（數據與代碼提供給學員） 實驗流體力學與人工智能 四、實驗流體力學 核心知識點： 1、掌握實驗流體力學的基礎知識，了解相關實驗設備。 2、了解機器學習技術在實驗流體力學中的應用。 3、掌握Python語言進行實驗數據的后處理，增強數據處理能力。 4、風洞試驗
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深度學習計算設備的實例教程
關于舉辦“深度學習驅動的流體力學計算與應用”實戰培訓會議的通知
一、背景：
在深度學習與流體力學深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創新成果層出不窮。從物理模型融合到復雜流動模擬，從數據驅動研究到流場智能分析，深度學習正以前所未有的力量重塑流體力學領域。近期在Nature和Science雜志上發表的深度學習驅動的流體力學方面的論文主要集中以下幾個方面：
1、深度學習與物理模型的融合：構建物理增強的深度學習模型，將流體力學的控制方程、邊界條件等物理規則內嵌于模型中，以提高模型的準確性和物理一致性。
2、復雜流動現象的模擬與預測：深度學習被應用于模擬湍流、多相流等復雜流動現象，利用其強大的表征學習能力揭示傳統數值方法難以捕捉的流動復雜性。
3、數據驅動的流體動力學研究：深度學習可以從海量流體數據中挖掘流動的內在規律，為實際工程應用提供數據支持。
4、流場特征的自動識別與分析：深度學習架構能夠有效從流體數據中抽取關鍵特征，應用于流場預測、流動優化、流場可視化等多個領域，極大地提升了流體問題的分析效率和精度。
5、深度強化學習在流體控制中的應用：深度強化學習被應用于流體控制系統設計，如優化飛行器空氣動力學性能，展現了其在解決實際工程問題中的巨大潛力。
6、開源軟件與工具的發展：伴隨深度學習在流體力學研究中應用的普及，相關的開源軟件和工具為科研人員提供了便捷的平臺，簡化了深度學習模型的實現與應用過程，加速了研究成果的轉化。
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關于舉辦“2021（杭州）化工工藝包開發設計、化工工藝設計要點及工藝流程控制優化、工藝施工圖專題培訓班”的通知
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整理： 化工活動家
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一、背景：
在深度學習與流體力學深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創新成果層出不窮。從物理模型融合到復雜流動模擬，從數據驅動研究到流場智能分析，深度學習正以前所未有的力量重塑流體力學領域。近期在Nature和Science雜志上發表的深度學習驅動的流體力學方面的論文主要集中以下幾個方面：
1、深度學習與物理模型的融合：構建物理增強的深度學習模型，將流體力學的控制方程、邊界條件等物理規則內嵌于模型中，以提高模型的準確性和物理一致性。
2、復雜流動現象的模擬與預測：深度學習被應用于模擬湍流、多相流等復雜流動現象，利用其強大的表征學習能力揭示傳統數值方法難以捕捉的流動復雜性。
3、數據驅動的流體動力學研究：深度學習可以從海量流體數據中挖掘流動的內在規律，為實際工程應用提供數據支持。
4、流場特征的自動識別與分析：深度學習架構能夠有效從流體數據中抽取關鍵特征，應用于流場預測、流動優化、流場可視化等多個領域，極大地提升了流體問題的分析效率和精度。
5、深度強化學習在流體控制中的應用：深度強化學習被應用于流體控制系統設計，如優化飛行器空氣動力學性能，展現了其在解決實際工程問題中的巨大潛力。
6、開源軟件與工具的發展：伴隨深度學習在流體力學研究中應用的普及，相關的開源軟件和工具為科研人員提供了便捷的平臺，簡化了深度學習模型的實現與應用過程，加速了研究成果的轉化。
展開 【深度學習驅動的流體力學計算與應用】專題
基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例
基于python語言的CFD數據后處理
運用Python處理實驗數據
基于人工智能技術的流場預測與重構方法
運用UNet算法進行壓力時序預測
掌握基于多層感知機(MLP)的氣動性能預測方法
基于多層感知機(MLP)的民航超臨界機翼氣動性能預測
基于LES/DNS湍流模擬的時空超分辨率研究
基于深度學習的流場時序超分辨率處理
基于深度強化學習的矩形柱體主動流動控制
運用深度強化學習進行離散動作空間/連續動作空間的優化
耦合代理模型的深度強化學習在民航飛機外形優化中的應用
前沿文獻的解讀，如SORA技術、風烏技術等，了解人工智能技術在流體力學領域的最新進展，保持學術前沿性
可在某公某號咨詢：研而有信er （加關后有聯系方式可詳詢）
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深度學習計算設備的相關專題、標簽、搜索
深度學習計算設備的最新內容
理工男的“量體裁衣”：定制鑄鐵測試底座的尺寸計算與避坑全指南
對理工男而言，定制鑄鐵測試底座從不是“隨便報個尺寸”，而是毫米級的“量體裁衣”——既要通過嚴謹公式測算，讓底座適配設備、工況與安裝環境，又3個月前
理工男的“量體裁衣”：定制鑄鐵測試底座的尺寸計算與避坑全指南
對理工男而言，定制鑄鐵測試底座從不是“隨便報個尺寸”，而是毫米級的“量體裁衣”——既要通過嚴謹公式測算，讓底座適配設備、工況與安裝環境，又要避開全流程陷阱。微小的計算偏差或細節疏漏，都可能導致底座報廢、測試數據失真。本文整理專屬全指南，拆解計算邏輯與避坑要點，讓定制穩妥。
核心認知：尺寸計算本質是“需求量化+工況適配
摘要：本研究旨在探索和構建融合深度學習技術的電阻抗（EIT）、電磁（EMT）與電容層析成像（ECT）方法，以提升成像分辨率、抗噪能力和重建速度。傳統層析成像方法依賴于迭代反演與物理建模，存在非線性強、病態性高、對噪聲敏感等問題，限制了其在實際工業過程監測與生物醫學成像中的應用性能。為克服這些挑戰，本課題系統設計了多種基于CNN、VGG、ResNet、U-Net、Transformer等結構的深度成像網絡
幾何深度學習
1.什么是幾何深度學習？
幾何深度學習（GDL-Geometric Deep Learning）是從非歐幾里得數據類型中學習的一種神經網絡方法。
歐幾里得數據包括圖像、文本、音頻等。
非歐幾里得數據可以比一維或二維表達更復雜的結構
基于深度學習的老照片修復系統9個月前
背景
隨著時間的推移，老照片可能會因褪色、損壞或曝光不當而影響其視覺質量。這些珍貴的影像承載著歷史和回憶，但由于物理損耗，它們的觀賞價值和可讀性逐漸下降。為了恢復這些照片的清晰度和色彩，本項目采用深度學習與先進的圖像處理技術，實現自動化的老照片修復，使其煥發新生。
項目概述
本項目致力于利用深度學習方法對老照片進行智能修復，針對照片的損壞、褪色、模糊、曝光不均等問題進行自動處理。通過訓練神經網絡模型
1.AI 驅動研發升級：幾何深度學習創造行業新價值
人工智能正加速推動各行業研發能力升級。麥肯錫最新報告顯示，該技術在制藥、化工和航空航天等領域的應用，有望為相關企業創造高達5600億美元的經濟價值。 AI 技術應用的先行者，全球500強汽車零部件制造商麥格納（Magna）。通過與 Altair 合作，運用幾何深度學習（Geometric Deep Learning, GDL）技術，顯著提升了汽車工程創新效率
<p class="ql-align-center"><br></p><p> 從LS-DYNA的近幾個版本的發展趨勢看，MPP版本逐漸會成為主力，SMP版本大概率會淘汰掉（或者被HYB取代掉），那么如何使用MPP版本就是大家必須面對的一個課題； </p><p> 在上一篇中提及了，MPI目前有3大類，分別是：intel、MicroSoft、IBM，都是能夠滿足MPP并行運算的需求
ANSYS 2025自帶的LS-RUN為LS-PREPOST 4.13版本，顯示版本為2025R2，其他渠道下載安裝的LS-RREPOST中目前公版為4.12.6 發布日期為202-05-14，內置版本為2025R1;LS-Run 2025 R2(4.13.2)LS-Run 2025 R1(4.12.6) 目前這兩個版本的功能表面看沒有任何差異；感覺用那個都一樣；1. K/DYN計算文件選擇
疲勞斷裂
材料力學的傳統分析方法在面對多維度、多物理場的復雜問題時，往往需要大量的實驗數據支持，并且計算過程繁瑣。而人工智能，特別是深度學習的應用，正在推動材料科學領域的革命。通過將物理學定律與深度學習模型結合，如物理信息神經網絡（PINN），工程師可以實現更為精確的疲勞與斷裂分析。AI技術的引入，不僅使得傳統的疲勞與斷裂分析方法更為高效，而且能夠自動處理非結構化數據，如圖像、傳感器數據等，打破了傳統方法的限制
<p class="ql-align-center"><br></p><p> 某項目設備灰斗在盛灰下出現灰斗筋變形過大問題，灰斗不能繼續盛灰，出現安全風險，經現場勘察反饋，該灰斗板上無豎向筋設置，特別是在一側大面積灰斗板處，該處變形特別嚴重，針對該情況，提出增加豎向加強筋的加固方案，并且內部增加支撐桿，通過該加固方案，經現場處理后，該灰斗滿足日常儲灰要求
摘要：鯊魚是海洋環境健康的指標，但受到過度捕撈和數據缺乏的挑戰。傳統的觀察方法成本高昂且難以收集數據，特別是對于具有較大活動范圍的物種。論文討論了如何利用基于媒體的遠程監測方法，結合機器學習和自動化技術，來填補鯊魚種群評估中的信息空白。提出了一個包含53,345張鯊魚圖片的數據庫，覆蓋了219種鯊魚，并開發了一個名為“Shark Detector”的軟件包，利用PyQt5設計了簡約的系統UI界面，
