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Boyce
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AI框架通过神经网络增强数字材料建模
研究人员开发了一种新颖的数据驱动框架，用于模拟数字材料的复杂行为，这些材料是通过多材料3D打印创建的。该方法通过使用神经常微分方程（NODEs）从成分数据中直接预测材料参数或构建应变能函数来增强经典本构模型。该框架成功地捕捉了各种材料成分的速率相关刚度和滞后现象，同时保持了热力学一致性，为材料建模提供了一种更灵活和通用的方法。
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详细介绍适用于低显存系统的轻量级AI模型；护理专业学生研究数据中心对健康的影响
一篇近期文章重点介绍了八款可在8GB显存或更少显存下有效运行的本地AI模型，解决了运行AI模型普遍存在的高显存要求障碍。这些轻量级替代方案为没有高端GPU的用户提供了令人惊讶的功能，同时兼容AMD和NVIDIA用户。另外，一份报告详细介绍了西北州立大学的高年级护理学生如何研究路易斯安那州博伊斯新数据中心项目对社区健康的影响。