Modulus
2023年 4月 6日
利用碳捕获和存储数字孪生实现净零战略
一氧化碳捕获和储存技术捕获 CO2从其生产来源,对其进行压缩,通过管道或船舶运输,并将其储存在地下。
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2023年 3月 23日
基于物理的机器学习平台 NVIDIA Modulus 现已开源
基于物理的机器学习( Physics ML )正在转型高性能计算( HPC )跨学科的模拟工作流程,包括计算流体动力学、结构力学和计算化学。
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2023年 3月 22日
SDK 加速行业 5.0 、数据管道、计算科学等在 GTC 2023 上亮相
在 2023 年的 NVIDIA GTC 2023 上, NVIDIA 公布了其 NVIDIA AI 软件套件的显著更新,供开发者加速计算。
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2023年 3月 20日
在 NVIDIA Base 指挥平台上设计具有灵活工作流的数字孪生
NVIDIA Base Command Platform 提供了自信地开发复杂软件的能力,这些软件符合科学计算工作流程所需的性能标准。
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2022年 10月 31日
利用人工智能和数字孪生技术减少发电厂温室气体排放
减少排放到大气中的碳量是一项政治优先事项。现任美国政府计划到 2035 年实现电网净零碳排放,到 2050 年实现全行业零碳排放。
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2022年 9月 22日
使用 NVIDIA Modulus v22.09 增强数字孪生模型和仿真
最新版本的 NVIDIA Modulus 是一个人工智能框架,它允许用户为数字孪生、气候模型和基于物理的建模与仿真创建可定制的培训管道,
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2022年 7月 5日
使用 NVIDIA Modulus 的 Omniverse 扩展可视化交互仿真
NVIDIA Modulus 是一个物理机器学习平台,它将物理的力量与数据相结合,构建高保真、参数化的人工智能代理模型,作为数字孪生模型,
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2022年 4月 19日
使用 Modulus 与 Omniverse 和 AI 构建科学精确的数字孪生
从物理信息神经网络( PINN )到神经算子,开发人员长期以来一直在寻求通过实时传感器数据流构建实时数字双胞胎的能力,
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2022年 3月 10日
GTC 内幕指南: AR / VR 、渲染、模拟和视频流
寻找不同的主题领域?留意我们的 其他文章 ! 3 月 21 日至 24 日,加入 GTC ,探索人工智能、计算机视觉、数据科学、
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2021年 11月 9日
NVIDIA 宣布 Modulus:为数字双胞胎开发物理 ML 模型的框架
今天, NVIDIA 宣布了 NVIDIA Modulus(以前称为 SimNet )的可用性,
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2021年 11月 2日
利用物理信息神经网络和 NVIDIA SimNet 加速产品开发
在科学和工程领域,模拟已经被广泛用于模拟各种现实问题。人工智能和机器学习的最新发展已经导致使用数据来构建模拟的替代物,
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