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MeshONet：一种通用高效的操作学习方法用于结构化网格生成
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内容提要
本文提出了一种名为MeshONet的智能学习方法，旨在解决传统网格生成方法在效率与质量之间的平衡问题。研究表明，MeshONet的生成效率提高了四个数量级，并能针对不同几何形状实现泛化，增强了其实用性。
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关键要点
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提出了一种名为MeshONet的智能学习方法。
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MeshONet旨在解决传统网格生成方法在效率与质量之间的平衡问题。
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研究表明，MeshONet的生成效率提高了四个数量级。
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MeshONet能够针对不同几何形状实现泛化，增强了其实用性。
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该方法将网格生成任务转化为具有多个输入和解决方案函数的操作学习问题。
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