模型仿真
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案例介绍
算法突破：首次将Kolmogorov-Arnold Network应用于CAE仿真降阶，突破传统神经网络表达能力限制
多模型融合：集成RBF、Kriging、DNN、KAN四种算法，构建ensemble预测框架，根据数据特征智能选择最优模型
POD降维优化：实现本征正交分解(POD)技术，通过能量阈值控制降维，保持99%+能量的同时将维度压缩至原来的5%
数据处理pipeline：支持VTU格式解析(Fluent/Comsol/Mechanical)，自动化数据清洗、归一化处理
分布式训练：设计异步训练框架，支持多GPU并行，训练效率提升12倍
微服务部署：RESTful API + Docker容器化，支持水平扩展，平均推理延迟<50ms
多模型融合：集成RBF、Kriging、DNN、KAN四种算法，构建ensemble预测框架，根据数据特征智能选择最优模型
POD降维优化：实现本征正交分解(POD)技术，通过能量阈值控制降维，保持99%+能量的同时将维度压缩至原来的5%
数据处理pipeline：支持VTU格式解析(Fluent/Comsol/Mechanical)，自动化数据清洗、归一化处理
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微服务部署：RESTful API + Docker容器化，支持水平扩展，平均推理延迟<50ms
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算法突破：首次将Kolmogorov-Arnold Network应用于CAE仿真降阶，突破传统神经网络表达能力限制
多模型融合：集成RBF、Kriging、DNN、KAN四种算法，构建ensemble预测框架，根据数据特征智能选择最优模型
POD降维优化：实现本征正交分解(POD)技术，通过能量阈值控制降维，保持99%+能量的同时将维度压缩至原来的5%
数据处理pipeline：支持VTU格式解析(Fluent/Comsol/Mechanical)，自动化数据清洗、归一化处理
分布式训练：设计异步训练框架，支持多GPU并行，训练效率提升12倍
微服务部署：RESTful API + Docker容器化，支持水平扩展，平均推理延迟<50ms
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