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基于 OpenFOAM 和 CPU/GPU 计算的 AI 加速 CFD 模拟 ⋆
摘要。在本文中，我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD（计算流体动力学）模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟，并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN（卷积神经网络）监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间，或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验，我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。
synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。
社会影响力和可信赖的GenFMS
Moor，M.，Banerjee，O.，Abad，Z.S.H。等。通才医学人工智能的基础模型。自然616，259–265（2023）。https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4 Chen，Dongping，Yue Huang，Siyuan Wu，Jingyu Tang，Liuyi Chen，Yilin Bai，Yilin Bai，Zhigang He等。“ GUI-WORLD：针对GUI为导向多模式LLM的代理的数据集。”Arxiv预印型ARXIV：2406.10819（2024）。
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
appsaccelerate for Oracle SCM：斜视自动化
Apps Associates是一家主要的企业应用程序和技术顾问，在企业转型之旅的每个阶段都在咨询和执行 - 不仅是目的地。超过二十年来，应用程序员工与几乎每个行业的决策者进行了密切合作，提供了端到端的整合，现代化和云迁移服务。通过帮助将孤岛分解为当今最复杂的业务挑战，Apps Associates正在解锁解决方案和效率，以扩展到未来的机会。
DR。 Gregory George MD博士加入了Mesoblast Board Optiscan揭示了病理学的Inform™成像设备 AGM投资者演示 actinogen HY2025财务业绩 - 前期 - ... 上半年收入的重大振奋 清洁TEQ Water Limited 中材细胞 用于多妈妈C-UXS的人工智能 哈里斯技术宣布H1 FY25结果 ASX公告Oncarlytics专利津贴 全年结果 ASX公告Senetas Corporation Limited Half ... 卡内基清洁能源有限公司ACN 009 237 736 ... 每月操作报告 投资者演讲 - 电池矿物会议 Inmuron宣布Travelan®临床试验更新 2025年2月17日，在支持供应安全的同时提供新的可再生能源
Farah博士补充说：“虽然组织病理学一直是现代医学实践的关键组成部分，但到目前为止，它一直落后于放射学和诊断成像，而不采用病人的端到端数字工作流程进行报告。将我们的专利技术改编成病理市场，这意味着朝着这一目标的革命性飞跃。使用Invell™，Optiscan很荣幸能在这个领域处于领先地位，因为我们旨在通过实时保健点数字成像来改变病理学实践。与物理载玻片数字化相比，我们的“数字第一”方法的目标是以无与伦比的诊断收益率和高精度来交付更快的工作流程，这为已经耗时且复杂的过程增加了更多步骤和成本。现在，我们期待在未来几个月内更新Inform™设备特定开发的市场，包括其计划与Optiscan基于云基于云的Teletapathology流媒体平台的集成。”
Microwind中引入5 nm FinFET技术
虽然DVD，平面屏幕，汽车设备和3G手机在2002 - 2007年期间刺激了市场恢复，但2008年的“次级银行崩溃”再次减慢了电子经济的速度。在2010-2015时期，与现代社会有关的新市场，例如可再生能源，4-5G智能手机，物联网（IoT）和高分辨率电视，导致了可持续增长。后者在2019/2020年得到了确认，可能是通过电子设备维持相对稳定的全球经济需求的不断增强的，这是由COVID大流行触发的卫生危机。大流行还改变了消费者的行为，并从2020年中期开始促进了个人计算机，智能手机，娱乐设备的销售，并导致了2021年全球芯片短缺，特别是在汽车和数据中心行业。分析师说，全球芯片销售在2021年应达到8％（估计估计是2020年增长的4％）。
开发用于基于 16 nm FinFET 的 FPGA 老化测量的高精度和稳定性测试台
本文介绍了一种测试台的开发，用于测量 Xilinx 的 Zynq UltraScale + FPGA 中使用的 16nm FinFET 的老化情况。在设置中选择并实施了环形振荡器 (RO) 漂移测量方法。然而，RO 电路不仅对老化敏感，而且对温度和电压也敏感。为了减轻对温度和电压的不良敏感性，我们安装了一个调节系统来控制 FPGA 的温度和内部电压，并根据温度和电压表征 RO 频率以应用后测量补偿。我们通过使用 GPS 信号作为时间参考改进了测量电路。进行了 1000 小时测试，测试温度为 (T FPGA = 100 ◦ C) ，测试温度为 (V FPGA = V nom + 25%)，结果显示 RO 频率漂移明显低于 0.1%，测量精度为 0.9 × 10 − 4。
在OpenFoam Master的论文计算科学与工程中，GPU加速基于激光制造的FVM-DEM模拟的进步
方法和实现整个求解器均建立在OpenFoam®上。在序列上，它解决了相位和能量对流，梁的预测，热传导，相变，然后是压力速度计算[2]。粒子发动机仅修饰光束传播，现在使用并行化的粒子。CPU收集网格和粒子数据并将其传输到GPU，颗粒横穿网格，计算其轨迹并计算吸收能量。在GPU上计算完成后，吸收的能量场将返回到CPU。
VisionFive 2单板计算机快速启动指南
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