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。
在当前的工业过程中，多种模式无处不在，不同模式中包含的历史数据量可能会有很大差异。在为特定模式构建故障检测模型时，数据不足很容易导致冷启动问题。为了解决这个问题，在考虑多种模式之间的相似性和差异性的同时，提出了一种基于特征分离的域自适应深度模型，用于少样本的非线性过程监测。该模型从模式中提取共同特征，并通过将领域知识从源转移到共同特征来弥补数据不足。另一方面，为了避免只关注共同特征而丢失有用信息，该模型还提取了目标域的特定特征。因此，在考虑目标域的特定特征的同时，借助域自适应提高了监测性能。此外，设计了三个检测指标，分别监测公共特征子空间、特定特征子空间和残差子空间。这样做的好处是，当故障发生时，可以获得更多的诊断信息。通过数值例子和实际工业加氢过程对提出的方法进行了测试，以验证检测的有效性。 关键词：故障检测、域自适应、通用功能、特定功能
自GPT采用Transformer架构取得成功以来，经典Transformer架构一直是很多大模型的标配。但这不意味着Transformer是完美无缺的。DeepSeek在Transformer架构的基础上也做了很多创新，主要为：多头潜在注意力即MLA 。
一句话：大模型界的拼夕夕，模型本身确实也有创新点，比如MLA、纯RL预训练、FP8混合精度，但更重要的是让我们看到了开源对闭源的生态挑战、中国对美国主导的有效追赶、极致工程优化的显著受益。
能源互联网可理解是综合运用先进的电力电子技术,信息技术和智能管理技术,将大量由分布式能量采集装置,分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来,以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。
南方电网人工智能科技有限公司专家戴珍博士作了题为“调度运行领域电力人工智能应用”的主旨报告，征得戴博士同意，特与您分享。
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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。
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OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
AI算力大爆发，机柜功率超过百千瓦，供电/散热压力剧增口一次电源应对大功率负载，以及负载突变的瞬态功率口单相PFC:图腾柱及其衍生拓扑，氮化镓高频、高效、高密口三相PFC:三相桥、T型三电平、维也纳、Swiss、多电平口直流变压器:LLc衍生拓扑，IsOP、三相交错、矩阵变压器、磁集成 口技术变革趋势 >单级矩阵变换器:三相AC直转800V，效率99%，氮化镓BDS集中式MW级AC/DC+800V，兼容新能源，减少配电损耗固态变压器:中压直挂(三相10kV>800v)
混合储能通过结合不同技术的适当特点，带来了许多优点，适用于平衡发电和需求，改善电能质量，平滑可再生资源的间歇性，辅助服务(如频率以及微电网运行中的电压调节)等场景; 混合储能的核心问题:容量配置优化、基于应用场景的能量管理策略等;混合储能在AGC调频、高比例可再生能源利用、交通能源融合等场景具有广阔的应用前景。
iGDP自成立以来，根植我国绿色低碳实践，紧跟全球应对气候变化进程，服务决策者、实践者、投资者，通过跨学科、系统性、实证性的研究，推动能源和气候变化解决方案的科学化和精细化，与多方合作推动绿色低碳议题的多元化和国际化的沟通，提供有国际视野和前瞻性的解决方案及公共知识产品，为全球可持续发展做出贡献。
“户外”不是一个赛道，而是一组处于不同生命周期的细分圈层集群--有的圈层正处于内容爆发期，规模和增速双高，有的刚进入大众视野，数据基数小但增长斜率陡峭。
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