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表3 不同方法對TEP跨工況遷移故障診斷的結果對比 作者及團隊介紹 趙勁松，清華大學化學工程系教授

Ansys Fluent新的N方程熱失控模型經過了Ansys和清華大學對動力學模型的嚴格驗證，并在某實際案例中與測試結果進行對比中展示了很好的結果一致性。

該項目主要由清華大學孫橋和MIT黃昕合作完成，清華MARS Lab趙行老師給予指導。

▲清華大學清華大學交叉信息研究院助理教授，博士生導師趙行博士也是在2019年，趙行加入Waymo擔任研究科學家，提出了自動駕駛行為預測中一系列框架型的工作，為行業大多數公司所使用或借鑒。其本人也入選2020年福布斯中國U30科學精英榜。2021年加入清華大學擔任助理教授，研究涵蓋自動駕駛的整個算法棧，以及多模態和多傳感器的機器學習。

近日，清華電機“上海行”系列活動—2025“聚焦AI 賦能電力”第二期校友論壇在滬成功舉辦。本次論壇聚焦人工智能在能源電力領域的創新應用與未來發展，匯聚了來自高校、企業及行業協會的近百位專家學者與校友代表。天洑受邀參會并發表主題報告。

有限元模型建立為了驗證所編插件的合理性與正確性，選用清華大學陸新征教授鋼筋混凝土框架結構擬靜力倒塌試驗中的邊柱構件。分別建立了三個有限元模型，有限元模型如圖2。編號分別為Column-1、Column-2、Column-3。

圖1 TA-Catechol分子晶體結構解析及堆積模型 圖2 TA-Catechol分子對于苯硼酸的定量和可視化響應 圖3 響應過程機制探討 圖4 廣泛的底物適用性 圖5 固態響應演示

圖片1；圖片來源：清華大學蘇州汽車研究院 如圖1，是基于AUTOSAR智能底盤域的軟件組件的關聯架構，從DAS駕駛輔助功能到安全等級預測，把轉向指令加入到模型里面，并進行安全等級的預測

在Abaqus中，可以通過用戶自定義的UMAT子程序來實現這種模型。例如，清華大學曲哲提出的改進的Clough鋼筋滯回本構模型，可以在反向再加載時，指向按卸載剛度加載至歷史最大點對應的應力的0.2倍，再指向歷史最大點，從而考慮鋼筋加載-卸載-反向加載過程產生的包辛格效應。2. 鋼筋與混凝土的相互作用2.1 粘結滑移關系鋼筋和混凝土之間的粘結滑移關系是模擬鋼筋混凝土結構的關鍵。

為提升我國新型顯示技術整體開發效率、提升企業基礎能力建設、提高企業研發創新能力和競爭力，國家新型顯示技術創新中心凝聚TCL華星、TCL工研院、清華KEG團隊、智譜AI團隊等多方團隊，助力星智X-Intelligence大模型的成功開發。不同于通用大模型，星智X-Intelligence大模型是知識增強的垂域大模型，是一項專為顯示行業需求而打造的創新之作。

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作為立足北京、輻射全球的高端AI產業盛會，本屆世亞智博會緊扣國家數字經濟發展戰略，依托北京作為全國科技創新中心的資源稟賦，匯聚清華、北大等頂尖高校、中科院等重點科研院所，以及百度、小米等科技巨頭的創新力量，構建起覆蓋“基礎層-技術層-應用層”的全產業鏈展示體系，全方位呈現大模型與機器人融合的前沿成果，破解產業發展痛點，鏈接全球創新資源展會現場將設置五大核心展區，精準匹配行業需求，打造沉浸式觀展體驗

公司研發團隊中有十余名成員畢業于清華大學，當前有二十余名清華在讀博士正在天洑軟件基地進行實習，本次座談與會的有三位清華博士。

<p class="ql-align-justify"><span style="color: rgb(89, 89, 89);">伴隨著盛夏的熱浪，清華大學博士生社會實踐在南京天洑軟件有限公司畫上了圓滿的句號。為期一個多月的實踐活動，不僅見證了知識的力量與智慧的碰撞，更展現了青年學子在實踐中成長的堅韌與風采。

喜歡直接拍下即可，不用討價還價，這些模型我搞了快三周，不可能說搞三周就賣三四百塊甚至更少，那真不如做家教發傳單來錢快。想要但又覺得貴了可以先自己琢磨琢磨，實在琢磨不出來有我兜底。盡管可能大部分人并不需要這個模型，也不需要知道mie散射公式怎么寫，只需要會用波動光學模塊求解散射，消光效率就行。

02 成果掠影 近期，清華大學張揚軍教授團隊和重慶大學謝翌教授團隊提出了一種基于 FHP 的 BTMS 配置，考慮FHP工質的蒸氣流效應，建立了FHP與電池的耦合模型，可以實時計算電池電化學參數、電池生熱率、FHP傳熱等。

01課題組介紹負責人曹炳陽，清華大學航天航空學院教授，院長，國家杰青，國際先進材料學會Fellow，亞洲熱科學聯合會Founding Fellow，美國工程科學學會Fellow。曾獲得教育部新世紀優秀人才支持計劃、中國工程熱物理學會吳仲華優秀青年學者獎、教育部自然科學一等獎、國際先進材料學會IAAM Medal、愛思唯爾高被引學者獎等榮譽。

DTEmpower： DTEmpower是由天洑軟件研發的一款通用的智能數據建模軟件，它圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等數據建模的各個環節，提供有大量算法，通過針對特定場景下算法的深度研發，利用智能調度引擎和超參優化等技術，提高模型質量的同時，降低了對用戶數據建模經驗的需求。

1994至2003年期間分別在美國通用汽車公司研發中心和美國聯邦政府交通部Volpe中心工作，2003年到清華大學任教。本科畢業于北京大學力學專業，并獲得麻省理工學院（MIT）機械工程碩士和應用力學博士學位。研究領域為汽車安全，人體碰撞保護，材料和結構碰撞大變形失效，電動汽車和電池碰撞安全等。