致力于数字孪生体技术的研究与发展
通过解决方案和工程化应用造福人类
作者:清华大学庄茁教授团队
报告内容
1.人工智能与机器学习
2.科学与工程的数据生成
3.基于卷积神经网络的有限元求解方法
4.场景1: 基于机器学习预测非均质材料等效力学性质
5.场景2: 计算机群数据机房节能方案
6.场景3: 基于深度学习的声波超材料设计
7.场景4: 页岩水力压裂数值模拟