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Graph Neural Operator
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新框架利用物理信息AI增强水文预测
研究人员开发了一个新颖的框架，以提高开放边界水文系统的时空预测精度和稳定性。这种新方法通过学习“幽灵节点代理”来近似外部输入，从而解决了边界信息缺失的挑战。此外，它还纳入了物理精炼器，以强制执行局部一致性并纠正模型预测，从而减少了长预测范围内的数值漂移。在真实水文图上的实证评估表明，与现有的基于学习和物理信息模型相比，该方法表现更优。
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研究人员开发用于流固耦合预测的AI框架
研究人员开发了一个新的机器学习框架，用于在变形网格上进行长时间流固耦合（FSI）预测。该系统集成了图神经网络算子和视觉Transformer用于流体动力学，以及长短期记忆网络用于结构运动。通过在界面处强制执行ALE一致的边界校正步骤来实现运动学兼容性，从而确保了准确性和稳定性。