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Sedan
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新框架使用MoE-NO增强工程形状优化
研究人员开发了一个新的工程形状优化框架，解决了手动设置和代理模型可靠性的挑战。该方法将基于知识的约束转化为变形算子的可量化参数，从而实现更可控的优化。此外，还创建了一个混合专家神经网络算子（MoE-NO）来提高不同空气动力学数据集上的阻力预测精度和一致性。还包含了一个不确定性估计策略，用于识别分布外几何并触发物理求解器反馈以进行改进。
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扩散模型融合城市数据，提升通勤流量预测精度
研究人员开发了SEDAN，一种新颖的条件扩散模型，旨在生成跨城市通勤流量的起点-终点（OD）矩阵。该模型将城市表示为属性图，整合了人口统计和兴趣点特征以及邻接和距离矩阵等空间结构。SEDAN融合了语义和空间信息，以创建更准确、更具泛化能力的OD矩阵，在U.S.城市数据集上的RMSE表现比现有方法提高了7.38%。