本研究提出使用U-Net神经网络架构作为细胞-Potts模型的替代方法，以降低模拟复杂多细胞生物系统的计算成本。该方法使模拟评估速度提高了590倍，展示了深度学习在加速生物过程模拟中的潜力。

Surrogate Modeling of Cellular-Potts Agent-Based Models as a Segmentation Task Using the U-Net Neural Network Architecture
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历时2年，华人团队力作，震撼开源生成式物理引擎Genesis，可模拟世界万物

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本研究提出了开源的ManiSkill3机器人仿真框架，克服了现有框架在场景和任务支持上的局限性。ManiSkill3通过降低GPU内存使用和高效渲染，实现了比其他平台快10-1000倍的模拟速度，显著缩短了训练时间，对机器人学习领域产生重要影响。

ManiSkill3: GPU Parallelized Robotics Simulation and Rendering for Generalizable Embodied AI
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