在深度学习与流体力学融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。目前在Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：
1、流体力学方程的求解：利用深度学习模型来求解流体力学的基本方程，如纳维-斯托克斯方程。
2、湍流模拟：应用深度学习技术来改进湍流模型，提高湍流模拟的准确性和效率。
3、流场重建与超分辨率：使用深度学习算法对流场数据进行超分辨率重建，提升现有数据的分辨率，以更精确地模拟和分析流体流动。
4、流动特征识别与分类：利用深度学习模型来识别和分类流体流动中的关键特征。
5、流动控制与优化：应用深度学习进行流动控制策略的优化，以提高流体机械的性能。
6、计算流体动力学（CFD）与机器学习的结合：将深度学习集成到传统的CFD软件中，以提高计算效率和精度。
7、物理约束神经网络：开发满足物理守恒定律的神经网络模型，如保辛神经网络。
8、激波和边界层过渡：利用深度学习预测和分析流体中的激波以及边界层的过渡现象。
9、实验数据与模拟数据的融合：使用深度学习来提高流体力学模型的预测能力。
10、新兴技术与流体力学的交叉：如神经辐射场流场重构等新兴技术在流体力学中的应用。
这些研究性成果不仅推动了流体力学领域的科学发展，也展示了深度学习技术在解决复杂流体动力学问题中的潜力。为促进科研人员、工程师及产业界人士对深度学习在流体力学领域应用的技术掌握，北京软研国际信息技术研究院特举办本次专题培训会议，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科万维智能科技有限公司，具体相关事宜通知如下：
1、前沿技术深度聚焦理论与实践结合：结合大量实战案例与项目演练，聚焦深度学习技术在流体力学领域的最新研究进展。
2、全方位技能提升：涵盖先进的计算方法（如伪谱法、CNN、GAN、Neural ODE、PINN等）、软件工具应用（Fluent软件、Python编程）、深度学习流场超分辨率、神经网络在湍流模拟中的应用（物理信息神经网络（PINN）和基于图神经网络（GNN））、神经网络在空气动力学中的应用、流动生成与可视化技术，全方位提升您的流体力学计算与应用能力。
3、专业优质资源：提供了多个经典案例实践机会，提供Python编程实现和案例数据代码的资源，确保学习效果与实践体验。
4、新兴技术探讨：课程还包括了流体力学与深度学习融合的新兴技术，如基于扩散模型的流动生成、动模态分解及流场预测等核心知识的探讨，为学员提供了前沿技术的视野。
￥4900元/人 （含报名费、培训费、资料费）
2024年08月02日前报名缴费可享受300元早鸟价优惠；
参加过我单位举办的其它课程的老学员，可享受额外300优惠；
费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的通知文件
北京中科万维智能科技有限公司作为会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票
如需开具会议费的单位请联系招生老师索取会议邀请函；
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010-56245524
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