智能流体计算公众号专注于将AI技术与计算流体力学（CFD）结合，分享前沿研究成果与实用案例。涵盖PINNs、深度学习等智能计算技术在流体力学中的应用，助力提高模拟效率与精度，适合科研人员及工程师探索智能流体计算的新方法。
本研究基于POD（Proper Orthogonal Decomposition，正交分解）方法，聚焦于建立一个降阶模型（Reduced-order Model, ROM），用于预测围绕静止物体的非定常流动，同时允许将物体几何形状作为参数进行变换。传统的POD方法仅适用于所有快照数据在同一计算网格下采样的情况。本研究提出了一种新型POD方法，该方法可以处理包含不同物体形状的流场快照数据，并且这些快照是通过不同计算网格数值模拟获得的。提出的POD方法引入了将流场数据映射到计算空间中的概念，从而在计算空间中得到最小化物理空间中重构误差的最佳POD基函数。该POD方法被应用于通过保角映射（conformal mapping）将椭圆形流场变换为圆柱形的实验中。基于提出的POD基函数，成功重构了具有不同长宽比的椭圆及不同形状翼型周围的流场。通过所提出的POD基函数得到的ROM，可以稳定地预测不在原快照数据中的物体流场的时间演化行为。在ROM中，POD快照中的流场频率与重构流场的频率之间的差异导致了相位误差，这归因于时间演化。然而，通过ROM获得的流场与直接求解Navier–Stokes（纳维–斯托克斯）方程得到的流场之间的均方误差小于。此外，重构的流场中包含与卡门涡街后方涡量频率一致的流动特征。基于上述观察结果，本研究提出的POD方法适用于通过降阶模型（ROM）重构围绕不同几何形状的流场。
深度学习研究中的一个新兴趋势是图神经网络（GNNs）在基于网格的连续介质力学模拟中的应用。这些学习框架大多作用于图上，其中每条边连接两个节点。受有限元方法中数据连接性的启发，我们提出了一种通过元素而非边连接节点来构建超图的方法。在这种超图上定义了一种超图消息传递网络，该网络模拟了局部刚度矩阵的计算过程。我们将这种方法称为基于有限元启发的超图神经网络，简称为FEIH()-GNN。我们进一步为所提出的网络配备了旋转等变性能力，并探索其在非稳态流体流动系统建模中的潜力。网络的有效性在两个常见的基准问题上得到了验证，即圆柱和翼型的流体流动配置。在插值雷诺数范围内，使用-GNN框架可以获得稳定且准确的时间滚动预测。该网络还能够向更高雷诺数域外进行外推，这超出了训练范围。
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人类组织结构的基石,历经时间考验,其核心逻辑稳固而深远,根植于亚当·斯密所倡导的精细分工理念与马克斯·韦伯阐述的层次结构理论之中。这-“分工+分层”的双重基石,共同塑造了组织形态的基本范式,即其本质特征。然而,持续地精细分工与层级壁垒不断阻碍组织效能提升。
当前国内绝大多数政企机构在网络安全基础设施建设和网络安全运营能力方面存 在严重不足。一方面，仅有 15.3%的政企机构能够通过安全巡检提前发现问题，避 免损失，而绝大多数政企机构只能在重大损失发生之后，或被第三方机构通报后才 能发现安全问题；另一方面，攻击者利用弱密码、永恒之蓝等常规漏洞攻击主机、 服务器的事件占比近二分之一。
在全球化日益复杂的当下，如何有效监控和管理供应链中的 ESG 风险和机遇。如何准确地收集及披露ESG数据？
随着消费者对汽车智能化需求的不断提升，智能汽车市场渗透率的持续走高，技术的成熟和成本的降低，让智能汽车有望普及到更多的消费群体。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
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