碰撞
快1000倍，十万分之一误差，深度学习模型降低核聚变等离子体预测计算成本
编辑 | 2049在聚变能源研究领域，等离子体动力学模拟扮演着关键角色。 然而，非线性 Fokker-Planck-Landau（FPL）碰撞算子的计算成本极高，尤其在全托卡马克体积建模中，其计算时间随等离子体粒子种类数量 n 呈 O(n²) 增长，严重制约了模拟效率。 为突破这一瓶颈，来自蔚山国立科学技术院（UNIST）的研究人员开发了一种全新的深度学习框架——FPL-net，利用人工智能技术加速求解这一复杂问题。
RoLAP 实验室｜基于凸凸凸的工业臂柔性规划系统
大界成立的RoLAP实验室（RoboticPlus Laboratory for Autonomy and Perception），由中科院博士后、加州理工物理学博士、大界首席科学家周诚喆领衔，聚集了一批专业的硕博团队，致力于研究工业机器人在智能制造场景下的视觉感知（眼）、运动规划（手）、场景理解（大脑）的协同闭环系统。本文将基于RoLAP实验室的研究成果，为各位读者深度解析机械臂运动规划的关键技术。一. 背景介绍随着科学技术的发展，机器人技术正在被广泛应用到各种结构化的场景，比如3C消费电子和汽车工厂等标准化制造
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