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TripNet: A Method for Constructing Rooted Phylogenetic Networks from Rooted Triplets
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CarBench基准发布，用于3D汽车空气动力学AI模型
研究人员推出了CarBench，这是首个用于评估高保真3D汽车空气动力学中神经代理模型的综合基准。该基准利用了DrivAerNet++数据集，该数据集包含超过8000次高保真汽车模拟。CarBench评估了十一种不同的模型架构，包括神经算子、几何深度学习模型、基于Transformer的求解器和隐式场网络。评估涵盖了预测准确性、物理一致性、计算效率和不确定性估计，该框架和预训练权重已开源，以促进数据驱动工程领域的可复现研究。
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新的GTF-Net模型以更高的精度预测车辆气动性能
研究人员开发了一种名为GTF-Net的新机器学习模型，用于预测车辆气动性能。该模型采用新颖的三平面特征表示，并结合显式的几何线索，以提高压力和壁面剪切应力预测的准确性。GTF-Net的性能优于Transolver和GINO等现有方法，证明了其整合谱混合与卷积精炼的混合方法的有效性。