该文章介绍一个在线体积计算工具，提供球体、锥体、立方体、气缸、矩形储罐、胶囊、球形盖、椭圆体、方形金字塔和管材等十种几何体的体积计算器。用户可输入尺寸并选择单位，工具自动计算结果，并附有各几何体的体积计算公式参考。

本研究提出了一种图注意卷积网络（GACN），旨在解决在时间变化几何条件下从稀疏数据重构流场的难题。实验结果表明，该模型在大流场重构任务中表现优异，重构误差低，能够更好地捕捉细微湍流。

该研究提出多种新方法，通过体积场景表示和可微分渲染技术，提升渲染质量与效率。这些方法包括混合体元素模型、Fuzzy Metaballs和EvaSurf，均能在移动设备上实现高效实时渲染，适用于姿态估计和三维重建等视觉任务。

MeshGraphNets是一种基于图神经网络的框架，专用于物理系统仿真。研究提出了多种深度学习方法，包括基于PointNet的流场预测和新颖的“bi-stride”池化策略，显著提升了计算效率和准确性。此外，研究探讨了复杂几何形状下的流体动力学建模及其可解释性，提出了新的几何表示方法和混合模型PI-MGNs，以解决非稳态偏微分方程的模拟问题。

本文综述了CAD与三维形状生成及表示学习的进展。BRepNet直接处理B-rep数据，分割更准确；链复形方法可精确重建B-Rep；UV-Net结合参数与拓扑信息；区域图网络提升逆向建模效果；扩散模型应用于结构设计，其中PolyDiff生成网格、Surf-D生成任意拓扑表面、四面体网格扩散生成细节；Transformer模型可自动生成CAD形状并公开数据集；SB-GCN用于预测装配约束。