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【机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用专题】 SOH估计、剩余寿命预测、机器学习在电池管理中的应用案例介绍、基于支持向量机的SOC估计、基于神经网络的SOC估计、基于迁移学习的 SOC 估计、实例讲解1：满充满放恒定工况下的电池SOH估计、实例讲解2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计、实例讲解3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计、实例讲解4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计；实例讲解1：基于支持向量回归的寿命预测方法、实例讲解2：基于深度学习的寿命预测方法、实例讲解3：基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法、实例讲解4：基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法；实例讲解1：基于KMeans的异常电芯检测、实例讲解2：基于DBSCAN的异常电芯检测、实例讲解3：基于LOF的异常电芯检测、实例讲解4：基于深度学习的异常电芯检测。详查：某公某号：研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FTjv8Pg40xzSG2T-5qLz2Ag&urlrefer=1972df0d6739ab3a0ea9d2dec92b154b

机器学习光子学器件及超表面逆向设计专题超构表面多维调控，逆向设计，超构透镜设计与深度学习优化太赫兹超表面、超表面耦合、量子光学以及量子光学与光子学的交叉学科研究等。微纳光子学、光电子集成芯片、拓扑光子学、计算光子学、以及深度学习与光子学的交叉学科研究等。计算光子学及深度学习与光子学的交叉学科研究等。您具体可以看一下某公某号：研而有信er 详查：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FOZsXzkOkAE6L-6ULTrP6_w&urlrefer=a8145f5fe1ed3e873109f330e42e7159

机器学习如何评估电池状态、预测电池寿命、实现热失控预警？【机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用专题】 SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测、机器学习在电池管理中的应用案例介绍、基于支持向量机的SOC估计、基于神经网络的SOC估计、基于迁移学习的 SOC 估计、实例讲解1：满充满放恒定工况下的电池SOH估计、实例讲解2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计、实例讲解3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计、实例讲解4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计；实例讲解1：基于支持向量回归的寿命预测方法、实例讲解2：基于深度学习的寿命预测方法、实例讲解3：基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法、实例讲解4：基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法；实例讲解1：基于KMeans的异常电芯检测、实例讲解2：基于DBSCAN的异常电芯检测、实例讲解3：基于LOF的异常电芯检测、实例讲解4：基于深度学习的异常电芯检测。详查：某公某号：研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FTjv8Pg40xzSG2T-5qLz2Ag&urlrefer=1972df0d6739ab3a0ea9d2dec92b154b

流体力学fluent软件学习专题一：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】有限差分对流扩散、有限元非线性热传导、N-S方程求解、顶盖驱动方腔流计算、稳态/非稳态流体计算、fluent两相流求解、仿真后处理（tecplot）、圆柱绕流、小球入水、tecplot科研绘图、PCA、SVD、python语言cfd数据压缩、激活/损失函数、pytorch搭建、梯度下降法、GANs、Neural ODE、物理信息/哈密顿神经网络、动模态分解、CNN流场信息预测、Diffusion model定义与算例、神经网络流体超分辨、JAX-PINN、二维机翼流场模拟预测专题二：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题三：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 详看：某公某号：研而有信er

机器学习水泥基复材应用#深度学习流体力学fleunt，怎么学？专题一：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】有限差分对流扩散、有限元非线性热传导、N-S方程求解、顶盖驱动方腔流计算、稳态/非稳态流体计算、fluent两相流求解、仿真后处理（tecplot）、圆柱绕流、小球入水、tecplot科研绘图、PCA、SVD、python语言cfd数据压缩、激活/损失函数、pytorch搭建、梯度下降法、GANs、Neural ODE、物理信息/哈密顿神经网络、动模态分解、CNN流场信息预测、Diffusion model定义与算例、神经网络流体超分辨、JAX-PINN、二维机翼流场模拟预测专题二：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题三：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 详看：某公某号：研而有信er

AI驱动深度学习fluent流体力学计算应用前沿技术专题一：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】有限差分对流扩散、有限元非线性热传导、N-S方程求解、顶盖驱动方腔流计算、稳态/非稳态流体计算、fluent两相流求解、仿真后处理（tecplot）、圆柱绕流、小球入水、tecplot科研绘图、PCA、SVD、python语言cfd数据压缩、激活/损失函数、pytorch搭建、梯度下降法、GANs、Neural ODE、物理信息/哈密顿神经网络、动模态分解、CNN流场信息预测、Diffusion model定义与算例、神经网络流体超分辨、JAX-PINN、二维机翼流场模拟预测专题二：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题三：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 详看：某公某号：研而有信er

AI有限元复合材料多尺度建模、材料性能预测前沿技术专题一：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 专题二：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】有限差分对流扩散、有限元非线性热传导、N-S方程求解、顶盖驱动方腔流计算、稳态/非稳态流体计算、fluent两相流求解、仿真后处理（tecplot）、圆柱绕流、小球入水、tecplot科研绘图、PCA、SVD、python语言cfd数据压缩、激活/损失函数、pytorch搭建、梯度下降法、GANs、Neural ODE、物理信息/哈密顿神经网络、动模态分解、CNN流场信息预测、Diffusion model定义与算例、神经网络流体超分辨、JAX-PINN、二维机翼流场模拟预测详看：某公某号：研而有信er

fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算，小白怎么学？专题一：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制专题二：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题三：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q& 详情查看：某公的、某号：研而有信er

AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿专题一：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题二：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制详情查看：某公的、某号：研而有信er

fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算，小白怎么学？专题一：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制专题二：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题三：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q& 详情查看：某公的、某号：研而有信er

fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算，小白怎么学专题一：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制专题二：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题三：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q& 详情查看：某公的、某号：研而有信er

流体力学、有限元、深度学习、水泥基融合怎样学~ 专题一：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制专题二：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题三：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q& 详情查看：某公的、某号：研而有信er

流体力学相关等的专题研讨会~ 专题一：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题二：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制详情查看：某公的、某号：研而有信er

机器学习融合有限元+水泥基复材性能预测、fluent流体力学深度学专题一：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题二：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制详情查看：某公的、某号：研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FI16pEszRRxTBZsjvknVUxw&urlrefer=b1cec2ee145bae26800443149ba3893f

机器学习融合有限元+水泥基复材性能预测、fluent流体力学深度学专题一：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题二：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制详情查看：某公的、某号：研而有信er

机器学习融合有限元+水泥基复材性能预测、fluent流体力学深度学专题一：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题二：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制详情查看：某公的、某号：研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FI16pEszRRxTBZsjvknVUxw&urlrefer=b1cec2ee145bae26800443149ba3893f

机器学习融合有限元+水泥基复材性能预测、fluent流体力学深度学专题一：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题二：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制详情查看：某公的、某号：研而有信er

机器学习融合有限元+水泥基复材性能预测、fluent流体力学深度学专题一：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题二：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制详情查看：某公的、某号：研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FI16pEszRRxTBZsjvknVUxw&urlrefer=b1cec2ee145bae26800443149ba3893f

Fluent 和深度学习算法#流体力学小白应该怎样学？进来交流交流【基于 Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】专题 matlab编程实现有限差分、深度流体力学框架流体力学案例、神经网络进行流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发fluent求解流程、深度学习优化fluent网格划及分参数估计、python语言cfd数据压缩、pytorch环境搭建、python实现基础网络架构、梯度下降法python实现、二阶函数极值问题求解、GANs提高流场分辨、ResNet求微分方程、Neural ODE求解动力学问题、动力学神经网络及其流体力学应用、CNN湍流传热预测、JAX-PINN求解圆柱绕流、二维机翼流场模拟预测、强化学习2d卡门涡街流动控制详查：某公某号研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2F3U9D3W3lnRYT6DKt3rvfvg&urlrefer=1e3eb98d140ec7dd0d0d181255fa11da

机器学习融合有限元+水泥基复材性能预测、fluent流体力学深度学专题一：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发专题二：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】 matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制详情查看：某公的、某号：研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FI16pEszRRxTBZsjvknVUxw&urlrefer=b1cec2ee145bae26800443149ba3893f

Fluent 和深度学习算法#流体力学小白应该怎样学？进来交流交流【基于 Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】专题 matlab编程实现有限差分、深度流体力学框架流体力学案例、神经网络进行流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发fluent求解流程、深度学习优化fluent网格划及分参数估计、python语言cfd数据压缩、pytorch环境搭建、python实现基础网络架构、梯度下降法python实现、二阶函数极值问题求解、GANs提高流场分辨、ResNet求微分方程、Neural ODE求解动力学问题、动力学神经网络及其流体力学应用、CNN湍流传热预测、JAX-PINN求解圆柱绕流、二维机翼流场模拟预测、强化学习2d卡门涡街流动控制详查：某公某号研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2F3U9D3W3lnRYT6DKt3rvfvg&urlrefer=1e3eb98d140ec7dd0d0d181255fa11da

基于 Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用 📣关于举办流体力学专题的通知【基于 Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】专题 matlab编程实现有限差分、深度流体力学框架流体力学案例、神经网络进行流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发fluent求解流程、深度学习优化fluent网格划及分参数估计、python语言cfd数据压缩、pytorch环境搭建、python实现基础网络架构、梯度下降法python实现、二阶函数极值问题求解、GANs提高流场分辨、ResNet求微分方程、Neural ODE求解动力学问题、动力学神经网络及其流体力学应用、CNN湍流传热预测、JAX-PINN求解圆柱绕流、二维机翼流场模拟预测、强化学习2d卡门涡街流动控制详查：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2F3U9D3W3lnRYT6DKt3rvfvg&urlrefer=1e3eb98d140ec7dd0d0d181255fa11da 也可查阅gzh：研而有信er

深度学习驱动流体力学，跨学科技术融合拓展流体力学边界 📣关于举办流体力学专题的通知【基于 Fluent 和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】专题 matlab编程实现有限差分、深度流体力学框架流体力学案例、神经网络进行流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发fluent求解流程、深度学习优化fluent网格划及分参数估计、python语言cfd数据压缩、pytorch环境搭建、python实现基础网络架构、梯度下降法python实现、二阶函数极值问题求解、GANs提高流场分辨、ResNet求微分方程、Neural ODE求解动力学问题、动力学神经网络及其流体力学应用、CNN湍流传热预测、JAX-PINN求解圆柱绕流、二维机翼流场模拟预测、强化学习2d卡门涡街流动控制详查：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2F3U9D3W3lnRYT6DKt3rvfvg&urlrefer=1e3eb98d140ec7dd0d0d181255fa11da 也可查阅gzh：研而有信er

关于举办 AI有限元/机器学习在水泥基复合材料的应用与实践专题【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化、模型评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发详查：某公某号研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2Fe3oBIW1ps9l0ZZUa62tREA&urlrefer=d0bf0bf592065e1fa4adf0394b64ee98

关于举办机器学习水泥基/AI有限元/abaqus复合材料三个方向的专题【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化、模型评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 【abaqus复合材料建模技术与应用】网格划分、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、压缩拉伸剪切、静力失效分析、分层和界面损伤、层合结构的热-力耦合分析【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）实践4：基于预训练模型的迁移学习实践5：端到端复合材料性能预测系统开发详查：某公某号研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FZpFYPeir0_p6vXGAfhTIlQ&urlrefer=ae109b8376175353e1995b13b7648223