AI驱动的主动脉血流CFD仿真自动建模方案
DeepMat智能编程助手R2025b V1.2重磅升级！新增火山引擎智能体支持及AI调试能力！Kiro联合COMSOL与MATLAB的全流程开发实操指南【Nature】利用插值神经网络统一机器学习与插值理论基于物理信息神经网络的水下弹性目标声散射求解策略数据驱动计算力学中偏微分方程约束优化的变分多尺度方法物理信息神经网络（PINN）在计算固体力学中的应用：数值框架与实例PhysicsNeMo：NVIDIA基于机器学习的多物理场求解器部署完整教程自适应有限元结合物理信息神经网络的PDE误差分析NeuroS
AI 赋能相场法：重塑材料微结构智能计算
本课程聚焦于“相场理论融合物理信息神经网络”的多尺度建模范式，致力于打造一套专攻材料界面演变、相变机理及结构断裂的智能计算体系。课程紧扣相变机理与相场法这两大物理基石，详尽阐述界面演化建模策略、自由能原理及核心控制方程，并深度融合数值算法与机器学习技艺，打通从“物理机理构建—数值离散求解—数据驱动训练—智能代理预测”的全流程技术闭环。透过对弥散界面理念、相场变量演变逻辑以及自由能主导的界面动态过程的深入剖析，学员将精通复杂材料体系内微结构生成与演化的核心建模技艺。课程体系首阶段夯实相场理论与数值计算根基，
样条函数赋能物理信息AI求解动态边界问题
《Digital Engineering》英文国际期刊（ISSN：2950-550X）是全球首个专注于数字工程的跨学科领域学术期刊，由国际著名学术期刊出版商爱思唯尔Elsevier 出版，主要发表高质量的原创研究论文、综述、简报和评论，旨在分享各领域关于数字化研究和应用的最新成果。期刊目前已被EI及Scopus收录。论文“Physics-informed artificial intelligence with splines for modeling advection–diffusion–reacti