Модели турбулентности на основе машинного обучения
https://youtu.be/AgvjPPzy64I
Машинное обучение, и в частности глубокие нейронные сети, в настоящее время революционизируют методы моделирования турбулентной гидродинамики. В этом видео рассказывается о том, как глубокое обучение используется для моделирования турбулентности.
#ai #ml #turbulence
https://tinyurl.com/ygdrop9q
by GlukRazor
https://youtu.be/AgvjPPzy64I
Машинное обучение, и в частности глубокие нейронные сети, в настоящее время революционизируют методы моделирования турбулентной гидродинамики. В этом видео рассказывается о том, как глубокое обучение используется для моделирования турбулентности.
#ai #ml #turbulence
https://tinyurl.com/ygdrop9q
by GlukRazor
YouTube
Deep Learning for Turbulence Closure Modeling
Machine learning, and in particular deep neural networks, are currently revolutionizing how we model turbulent fluid dynamics. This video describes how deep learning is being used for turbulence closure modeling, especially for the Reynolds averaged Navier…
#Python #opensource фреймворк #automan Этот позволяет автоматизировать последовательность запуска ресурсоёмкий вычислительных задач из области #ML и #CAE (примеры прилагаются).
Основные особенности по мнению разработчиков:
- помогает организовать расчеты
- помогает организовать запуск расчетов и последующую постобработку их результатов
- помогает повторно использовать код для постобработки данных моделирования
- помогает выполнять все моделирование и постобработку одной командой https://github.com/pypr/automan
Основные особенности по мнению разработчиков:
- помогает организовать расчеты
- помогает организовать запуск расчетов и последующую постобработку их результатов
- помогает повторно использовать код для постобработки данных моделирования
- помогает выполнять все моделирование и постобработку одной командой https://github.com/pypr/automan
👍5
#Ansys опубликовал обзор новых фишек следующей своей версии 2022R2. Правда обзор получился какой-то куцый. Рассказали про аддитивку и немного про #LSDYNA.
Моделирование аддитивного производства стало выглядеть как действительно важная часть кода, а не как непонятный набор кода. Появилась поддержка #DED (на основе #gcode!!!), предсказание коробления на основе машинного обучения (!!!) и куча новых целей и критериев топологической оптимизации.
#additivemanufacturing #ML https://www.youtube.com/watch?v=AxiB_1A67AI
Моделирование аддитивного производства стало выглядеть как действительно важная часть кода, а не как непонятный набор кода. Появилась поддержка #DED (на основе #gcode!!!), предсказание коробления на основе машинного обучения (!!!) и куча новых целей и критериев топологической оптимизации.
#additivemanufacturing #ML https://www.youtube.com/watch?v=AxiB_1A67AI
👍2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI наконец-то пустила в дело наработки купленного стартапа Crixet и это очень хорошая попытка создать идеальное рабочее место для ученых, где не нужно прыгать между десятью вкладками.
Если вы когда-нибудь писали статью, то вам знакомо, когда в одном окне Overleaf, в другом - ChatGPT, в третьем - arXiv, а где-то сбоку еще болтается менеджер ссылок. Контекст постоянно теряется, а копипаст формул туда-сюда рано или поздно приводит к ошибкам.
Так вот, Prism соберет все это в одну кучу и это не просто чат в боковой панели. Он видит всю структуру вашей статьи: уравнения, библиографию и графики.
Можно запустить режим Тhinking и попросить модель, например, переписать сложную формулу или поправить логику в конкретном абзаце. При этом правки вносятся прямо в текст, так что копировать куски кода из чата больше не придется.
Самое приятное - базовую версию Prism сделали бесплатной для всех.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍5🤔1😢1
Forwarded from Machinelearning
Tencent Hunyuan вывалили в опенсорс монструозный пак HY3D-Bench на 22.5 ТБ и это подарок для всех, кто занимается 3D Gen и робототехникой.
Датасет разбит на 3 логических куска, каждый под свои задачи:
База с полностью замкнутой геометрией, без дырок и non-manifold артефактов, которыми обычно кишат сканы. Все нормализовано и готово к скармливанию в DiT или GAN. В комплекте идут сэмплы точек и мульти-вью рендеры.
Мёд для робототехников и тех, кто занимается geometric perception. Тут объекты с семантической сегментацией на части. Если учите сервоприводного друга манипуляциям или хотите генерить объекты кусками - вам сюда.
Очевидная синтетика, чтобы закрыть редкие категории, которых нет в обычных датасетах. Охват - 1252 категории.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Dataset #HY3DBench #Tencent
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤4👍3🤯2😍2