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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

PyTorch构建PINNs、复合材料力学abaqus、机器学习等【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

有限单元法等abaqus 【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

网格划分、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、压缩拉伸剪切【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

构建GAN生成水泥基复合材料数据【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

机器学习在水泥基复合材料的应用与实践、PyTorch构建PINNs 【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

PyTorch构建PINNs、弹簧震动正逆问题pinn等前沿知识分享【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

弹簧震动力学分析机器学习复合材料等前沿知识点分享【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

多尺度力学分析、机器学习复合材料等前沿知识点分享【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

多尺度力学分析、机器学习复合材料等前沿知识点分享【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

钢结构小白必备知识点集合，分享【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

结构力学小白必备知识点集合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通知：【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

【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】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通知：【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

abaqus有限元分析及仿真多尺度模拟、前沿AI有限元，不难学啊专题一：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。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：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景详查：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%2FjbUdw0P35uFboNc68n3pdQ&urlrefer=1931366e41826722d856175eeb92f6d6

机器学习融合有限元及水泥基复合材料专题专题一：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。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：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景详查：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%2FjbUdw0P35uFboNc68n3pdQ&urlrefer=1931366e41826722d856175eeb92f6d6

abaqus复合材料建模+AI有限元复材多尺度建模材料性能预测专题一：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。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：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景详查：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%2FjbUdw0P35uFboNc68n3pdQ&urlrefer=1931366e41826722d856175eeb92f6d6

abaqus承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发专题一：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。专题二：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景专题三：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

abaqus复合材料承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击二次开发专题一：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。专题二：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景专题三：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

abaqus承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发专题一：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。专题二：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景专题三：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

生成式AI驱动的高分子材料研发与应用专题一：生成式AI驱动的高分子材料研发与应用生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景等专题二：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。专题三：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询：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FYRR2GwYeyz2kJ3Q1p5CjRQ++&urlrefer=542e6e5423bacf6da6955e4ea9ff6b95某公某号研而有信er

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：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景等专题三：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。详询：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FTE4CTwsd6yT3_-5UvohE9Q++&urlrefer=39dc88efef8312ffe49e703eaa3b5b0b某公某号研而有信er

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：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景等专题三：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。详询：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FTE4CTwsd6yT3_-5UvohE9Q&urlrefer=92ca8c088a9a39f521b7c2b0d0297c49 某公某号研而有信er

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：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景等专题三：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。详询：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FTE4CTwsd6yT3_-5UvohE9Q++&urlrefer=39dc88efef8312ffe49e703eaa3b5b0b某公某号研而有信er

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如题

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：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景等专题三：abaqus复合材料建模技术与应用复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、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、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。详询：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FTE4CTwsd6yT3_-5UvohE9Q++&urlrefer=39dc88efef8312ffe49e703eaa3b5b0b某公某号研而有信er

机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术机器学习（ML）在材料科学中的核心方法 ML在能源材料科学与催化中的前沿应用介绍锂硫电池体系的多尺度模拟与ML优化压电催化与高级氧化催化转化反应加速可详查某公某号：研而有信er http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FjIjucOCpUigKsqG1qeKcTA+&urlrefer=f5a7c4b565901a2fcf3ac897f605120b

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