Transfer Learning in Scalable Graph Neural Network for Improved Physical Simulation
近年来，基于图形神经网络（GNN）模型在模拟复杂物理系统方面显示出令人鼓舞的结果。但是，培训专用的图形网络模拟器可能会昂贵，因为大多数模型都局限于完全监督的培训。训练模型需要从传统模拟器产生的大量数据。如何应用转移学习来提高模型性能和训练效率。在这项工作中，我们引入了图形网络模拟器的预处理和转移学习范式。首先，我们提出了可扩展的图形u-net…
NIST and University Researchers Develop Software to Improve Co-Simulation Performance
与范德堡大学合作，NIST 研究人员发表了一篇论文“使用虚拟联合体聚合的联网和自动驾驶汽车的可扩展 HLA 联合模拟”，旨在提高网络模拟的可扩展性
