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简介减少订单建模是应用数学，计算机科学和工程的快速新兴领域，用于加快数值模拟。在考虑的模型中，有效计算工具和实时计算的需求不断增长，加上参数公式的存在和不确定性量化，这导致了高性能计算（HPC）和降低订单方法（ROMS）之间的计算协作的必要性[14]。前者处理高级模型，其特征是需要HPC设施的非常昂贵且耗时的模拟。roms可以通过构建比以前的模型快的速度来克服这些困难。以这种方式，实时输入输出评估是可能的，而无需要求资源。人工智能（AI），深度学习（DL）和机器学习（ML）是计算科学领域的范围，带来了很高的概括能力。神经网络具有学习和近似复杂模式的能力，在几种情况下已成为强大的工具。因此，将神经网络集成到ROMS中提供了一种有效，准确地近似复杂系统的强大方法。dl在管理如今的大量数据中也起着重要的作用。这种大量的数据不断由多个来源生成，需要用于存储，处理和分析的高级工具和技术，以发现宝贵的见解并推动决策。使用ML技术和HPC允许Mana
数据，减少订单模型和人工智能...
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