直播背景： 近年來，隨著人工智能技術的迅猛發展，深度學習與物理建模的融合正在重塑傳統計算科學格局。特別是在流體力學與多孔介質滲流模擬領域，面對微觀結構復雜、參數不確定性高、傳統數值方法計算成本昂貴等問題，基于數據驅動或物理引導的深度學習方法展現出前所未有的潛力。

主要介紹了以下三方面內容 新能源汽車發展背景 新能源汽車發展布局 新能源汽車技術趨勢（電動化，智能化，網聯動化技術融合）

基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用 適用人群：對人工智能和深度學習技術感興趣的設計研發人員，以及人工智能相關專業的在校學生。 基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用（免費）【已結束】 直播時間：2020-06-04 19:30 深度學習，英文名稱為Deep Learning，是近幾年人工智能領域的一類研究方向。

大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用：modeFRONTIER 適用人群：主要是面向對大數據分析和人工智能技術及其應用感興趣的設計和仿真工程師。

然而，其切削加工過程中存在的表面質量控制難題，已成為制約精密制造水平提升的核心瓶頸。航空工業標準明確要求渦輪盤等承力部件的表面粗糙度需控制在 Ra≤0.8 μm，同時殘余應力分布需滿足疲勞強度設計規范，這對切削過程中的損傷演化調控提出了嚴苛挑戰