🌟 HY3D-Bench: 22 терабайта отборной 3D-геометрии.

Tencent Hunyuan вывалили в опенсорс монструозный пак HY3D-Bench на 22.5 ТБ и это подарок для всех, кто занимается 3D Gen и робототехникой.

Датасет разбит на 3 логических куска, каждый под свои задачи:

🟡Full-level Dataset (252K+ мешей, ~11 ТБ) База с полностью замкнутой геометрией, без дырок и non-manifold артефактов, которыми обычно кишат сканы. Все нормализовано и готово к скармливанию в DiT или GAN. В комплекте идут сэмплы точек и мульти-вью рендеры.

OpenAI наконец-то пустила в дело наработки купленного стартапа Crixet и это очень хорошая попытка создать идеальное рабочее место для ученых, где не нужно прыгать между десятью вкладками.

Если вы когда-нибудь писали статью, то вам знакомо, когда в одном окне Overleaf, в другом - ChatGPT, в третьем - arXiv, а где-то сбоку еще болтается менеджер ссылок. Контекст постоянно теряется, а копипаст формул туда-сюда рано или поздно приводит к ошибкам.

Так вот, Prism соберет все это в одну кучу и это не просто чат в боковой панели. Он видит всю структуру вашей статьи: уравнения, библиографию и графики.

Рассказали про аддитивку и немного про #LSDYNA.

Моделирование аддитивного производства стало выглядеть как действительно важная часть кода, а не как непонятный набор кода. Появилась поддержка #DED (на основе #gcode!!!), предсказание коробления на основе машинного обучения (!!!) и куча новых целей и критериев топологической оптимизации. #additivemanufacturing #ML https://www.youtube.com/watch?v=AxiB_1A67AI

https://www.youtube.com/watch?v=AxiB_1A67AI

Основные особенности по мнению разработчиков:

• помогает организовать расчеты
• помогает организовать запуск расчетов и последующую постобработку их результатов
• помогает повторно использовать код для постобработки данных моделирования
• помогает выполнять все моделирование и постобработку одной командой https://github.com/pypr/automan

https://github.com/pypr/automan

Модели турбулентности на основе машинного обучения

https://youtu.be/AgvjPPzy64I

Машинное обучение, и в частности глубокие нейронные сети, в настоящее время революционизируют методы моделирования турбулентной гидродинамики. В этом видео рассказывается о том, как глубокое обучение используется для моделирования турбулентности.

#ai #ml #turbulence https://tinyurl.com/ygdrop9q

Deep Learning for Turbulence Closure Modeling https://tinyurl.com/ygdrop9q