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物理信息机器学习新突破!新型GNN架构可对复杂多体动力系统进行准确预测,赋能机器人/航空航天/材料科学

瑞士洛桑联邦理工学院提出的DYNAMI-CAL GraphNet结合物理规律与图神经网络,显著提高了多体动力系统的建模精度和稳定性,适用于机器人和航空航天等领域。

物理信息机器学习新突破!新型GNN架构可对复杂多体动力系统进行准确预测,赋能机器人/航空航天/材料科学

HyperAI超神经
HyperAI超神经 · 2026-03-09T05:47:39Z
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