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COMSOL Multiphysics
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新框架利用基于序列的AI设计声学超材料
研究人员开发了MetaSeq，一个用于设计声学超材料的新型框架。这种物理引导的、基于序列的生成方法将超材料表示为结构化序列，保持了几何精度和连通性。MetaSeq通过结合监督预训练和强化学习来解决宽带目标响应的挑战，与现有方法相比，响应误差降低了45%。
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生成式AI框架'ThermAl'将电路热分析速度提升200倍
研究人员开发了一个名为2D-ThermAl的新AI框架，用于分析集成电路中的热分布。这个物理信息生成式AI模型能够比传统仿真方法显著更快地估算热源和温度图。该框架实现了高精度，均方根误差为0.71°C，并且运行速度比传统工具快200倍，使其适用于早期设计分析。