数学(AI for Math)
- -| 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | -|-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 亥姆霍兹方程 | [SPINN(Helmholtz3D)](./zh/examples/spinn.md) | 机理驱动 | SPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2306.15969) | -| 相场方程 | [Allen-Cahn](./zh/examples/allen_cahn.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AllenCahn/allen_cahn.mat) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2402.00326) | -| 微分方程 | [拉普拉斯方程](./zh/examples/laplace2d.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 微分方程 | [伯格斯方程](./zh/examples/deephpms.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://github.com/maziarraissi/DeepHPMs/tree/master/Data) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/1801.06637.pdf) | -| 微分方程 | [非线性偏微分方程](./zh/examples/pirbn.md) | 机理驱动 | PIRBN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2304.06234) | -| 微分方程 | [洛伦兹方程](./zh/examples/lorenz.md) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | -| 微分方程 | [若斯叻方程](./zh/examples/rossler.md) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | -| 算子学习 | [DeepONet](./zh/examples/deeponet.md) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [Data](https://deepxde.readthedocs.io/en/latest/demos/operator/antiderivative_unaligned.html) | [Paper](https://export.arxiv.org/pdf/1910.03193.pdf) | -| 微分方程 | [梯度增强的物理知识融合 PDE 求解](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/gpinn/poisson_1d.py) | 机理驱动 | gPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114823) | -| 积分方程 | [沃尔泰拉积分方程](./zh/examples/volterra_ide.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Project](https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/examples/pinn_forward/Volterra_IDE.py) | -| 微分方程 | [分数阶微分方程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 光孤子 | [Optical soliton](./zh/examples/nlsmb.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| -| 光纤怪波 | [Optical rogue wave](./zh/examples/nlsmb.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| -| 域分解 | [XPINN](./zh/examples/xpinns.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.4208/cicp.OA-2020-0164)| -| 布鲁塞尔扩散系统 | [3D-Brusselator](./zh/examples/brusselator3d.md) | 数据驱动 | LNO | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2303.10528)| - -技术科学(AI for Technology)
- -| 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | -|-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 一维线性对流问题 | [1D 线性对流](./zh/examples/adv_cvit.md) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://github.com/Zhengyu-Huang/Operator-Learning/tree/main/data) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | -| 非定常不可压流体 | [2D 方腔浮力驱动流](./zh/examples/ns_cvit.md) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://huggingface.co/datasets/pdearena/NavierStokes-2D) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | -| 定常不可压流体 | [Re3200 2D 定常方腔流](./zh/examples/ldc2d_steady.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | -| 定常不可压流体 | [2D 达西流](./zh/examples/darcy2d.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | -| 定常不可压流体 | [2D 管道流](./zh/examples/labelfree_DNN_surrogate.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1906.02382) | -| 定常不可压流体 | [3D 颅内动脉瘤](./zh/examples/aneurysm.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/aneurysm/aneurysm_dataset.tar) | [Project](https://docs.nvidia.com/deeplearning/modulus/modulus-v2209/user_guide/intermediate/adding_stl_files.html)| -| 定常不可压流体 | [任意 2D 几何体绕流](./zh/examples/deepcfd.md) | 数据驱动 | DeepCFD | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| -| 非定常不可压流体 | [2D 非定常方腔流](./zh/examples/ldc2d_unsteady.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | -| -| 非定常不可压流体 | [Re100 2D 圆柱绕流](./zh/examples/cylinder2d_unsteady.md) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/cylinder2d_unsteady_Re100/cylinder2d_unsteady_Re100_dataset.tar) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| -| 非定常不可压流体 | [Re100~750 2D 圆柱绕流](./zh/examples/cylinder2d_unsteady_transformer_physx.md) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957)| -| 可压缩流体 | [2D 空气激波](./zh/examples/shock_wave.md) | 机理驱动 | PINN-WE | 无监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/167250) | -| -| 飞行器设计 | [MeshGraphNets](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5322713) | 数据驱动 | GNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/184320) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03409)| -| 飞行器设计 | [火箭发动机真空羽流](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4486133) | 数据驱动 | CNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/167250) | - | -| 飞行器设计 | [Deep-Flow-Prediction](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5671596) | 数据驱动 | TurbNetG | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/197778) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | -| 通用流场模拟 | [气动外形设计](./zh/examples/amgnet.md) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | -| 流固耦合 | [涡激振动](./zh/examples/viv.md) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| -| 多相流 | [气液两相流](./zh/examples/bubble.md) | 机理驱动 | BubbleNet | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/BubbleNet/bubble.mat) | [Paper](https://pubs.aip.org/aip/adv/article/12/3/035153/2819394/Predicting-micro-bubble-dynamics-with-semi-physics)| -| 多相流 | [twophasePINN](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5379212) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100029)| -| 流场高分辨率重构 | [2D 湍流流场重构](./zh/examples/tempoGAN.md) | 数据驱动 | tempoGAN | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_train.mat)材料科学(AI for Material)
- -| 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | -|-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 材料设计 | [散射板设计(反问题)](./zh/examples/hpinns.md) | 数理融合 | 数据驱动 | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/hPINNs/hpinns_holo_train.mat)地球科学(AI for Earth Science)
- -| 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | -|-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 天气预报 | [Extformer-MoE 气象预报](./zh/examples/extformer_moe.md) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [enso](https://tianchi.aliyun.com/dataset/98942) | - | -| 天气预报 | [FourCastNet 气象预报](./zh/examples/fourcastnet.md) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [ERA5](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2202.11214.pdf) | -| 天气预报 | [NowCastNet 气象预报](./zh/examples/nowcastnet.md) | 数据驱动 | NowCastNet | 监督学习 | [MRMS](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4) | -| 天气预报 | [GraphCast 气象预报](./zh/examples/graphcast.md) | 数据驱动 | GraphCastNet | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2212.12794) | -| 大气污染物 | [UNet 污染物扩散](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5663515?channel=0&channelType=0&sUid=438690&shared=1&ts=1698221963752) | 数据驱动 | UNet | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/198102) | - | -| 天气预报 | [DGMR 气象预报](./zh/examples/dgmr.md) | 数据驱动 | DGMR | 监督学习 | [UK dataset](https://huggingface.co/datasets/openclimatefix/nimrod-uk-1km) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2104.00954.pdf) | -| 地震波形反演 | [VelocityGAN 地震波形反演](./zh/examples/velocity_gan.md) | 数据驱动 | VelocityGAN | 监督学习 | [OpenFWI](https://openfwi-lanl.github.io/docs/data.html#vel) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1809.10262v6) | - -## 🚀快速安装 - -=== "方式1: 源码安装[推荐]" - - --8<-- - ./README.md:git_install - --8<-- - -=== "方式2: pip安装" - - ``` sh - pip install -U paddlesci - ``` - -**完整安装流程**：[安装与使用](./zh/install_setup.md) - ---8<-- -./README.md:update ---8<-- - ---8<-- -./README.md:feature ---8<-- - -## 🎈生态工具 - ---8<-- -./README.md:adaptation ---8<-- - ---8<-- -./README.md:support ---8<-- - ---8<-- -./README.md:contribution ---8<-- - ---8<-- -./README.md:collaboration ---8<-- - ---8<-- -./README.md:thanks ---8<-- - -- PaddleScience 的部分代码由以下优秀开发者贡献（按 [Contributors](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/graphs/contributors) 排序）： - - - - -## 🤝合作单位 - - - ---8<-- -./README.md:license ---8<-- + \ No newline at end of file diff --git a/docs/javascripts/arxiv.js b/docs/javascripts/arxiv.js new file mode 100644 index 000000000..ab81169fb --- /dev/null +++ b/docs/javascripts/arxiv.js @@ -0,0 +1,45 @@ +// 假设这是从某个地方获取的 arXiv 搜索结果，通常你会通过 AJAX 请求或者 fetch API 获取这个数据 +const arxivResults = [ + { + title: 'Example Paper Title 1', + authors: ['Author1', 'Author2'], + abstract: 'This is the abstract of the first example paper.', + link: 'https://arxiv.org/abs/example1' + }, + { + title: 'Example Paper Title 2', + authors: ['Author3', 'Author4'], + abstract: 'This is the abstract of the second example paper.', + link: 'https://arxiv.org/abs/example2' + } + // ... more results +]; + +// 获取页面上的某个元素来展示搜索结果 +const resultsDiv = document.getElementById('arxiv-papers'); + +// 遍历搜索结果，并为每个结果创建一个展示元素 +arxivResults.forEach(result => { + const articleDiv = document.createElement('div'); + articleDiv.classList.add('article'); + + const title = document.createElement('h3'); + title.textContent = result.title; + articleDiv.appendChild(title); + + const authors = document.createElement('p'); + authors.textContent = `Authors: ${result.authors.join(', ')}`; + articleDiv.appendChild(authors); + + const abstract = document.createElement('p'); + abstract.textContent = `Abstract: ${result.abstract}`; + articleDiv.appendChild(abstract); + + const link = document.createElement('a'); + link.href = result.link; + link.textContent = 'View on arXiv'; + articleDiv.appendChild(link); + + // 将创建好的元素添加到页面上 + resultsDiv.appendChild(articleDiv); +}); \ No newline at end of file diff --git a/docs/zh/biology_medicine.md b/docs/zh/biology_medicine.md new file mode 100644 index 000000000..b8c5a9c68 --- /dev/null +++ b/docs/zh/biology_medicine.md @@ -0,0 +1,41 @@ +[【PaddleHelix】螺旋桨生物计算开源工具集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1293361?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731058781419) + +[使用螺旋桨PaddleHelix完成RNA结构预测竞赛的前置基础知识整理](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1404818?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731058794651) + +[深度学习还能做药物研发？PaddleHelix手把手教你蛋白质和化合物作用预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1335347?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731058802955) + +[PaddleHelix工具集应用: 分子生成](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1936495?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059246459) + +[PaddleHelix工具集应用: 化合物属性预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1332652?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059263808) + +[基于PaddleHelix完成RNA结构预测运行环境v2.0](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1486205?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059279016) + +[PaddleHelix工具集应用: 蛋白质预训练及属性预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1333636?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059287891) + +[【PaddleHelix】AI药物研发算法大赛ViSNet-Drug复赛解决方案](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6695841?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059297921) + +[【PaddleHelix】AI药物研发算法大赛paipai决赛解决方案](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6685523?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059312270) + +[PP-HelixFold_体验1](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5487506?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059432502) + +[PaddleHelix工具集应用: 分子生成](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1985171?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059451410) + +[RNA二级结构预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1335221?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059461282) + +[药物-分子作用预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1431027?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059472191) + +[螺旋桨RNA结构预测竞赛第一名方案](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1479469?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059492005) + +[AI for Science | 生物学年龄评价与年龄相关疾病风险预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6650614?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059971274) + +[基于百度AI Studio的药物设计——NAMD自由能微扰计算（FEP笔记本）](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4326115?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060625811) + +[蛋白质分子动力学模拟1-NAMD with GPU](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1850669?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060778386) + +[eemd-stft-cnn-EEG信号麻醉深度识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4450917?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060934153) + +[Protein-ligand MD simulation](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4621684?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060960311) + +[医学影像数据集集锦](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/462184?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060976805) + +[基于紫外差分吸收光谱技术与神经网络结合的呼出气体中氨气的检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/8190914?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731058813858) diff --git a/docs/zh/chemistry_material_science.md b/docs/zh/chemistry_material_science.md new file mode 100644 index 000000000..6dd9080c3 --- /dev/null +++ b/docs/zh/chemistry_material_science.md @@ -0,0 +1,19 @@ +[材料缺陷检测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3482461?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059563182) + +[使用Paddle框架实现晶圆缺陷图片相似度推荐](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5818368?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731059764951) + +[飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区](https://aistudio.baidu.com/clusterprojectdetail/7677668) + +[有机均裂键解离的预测 接近化学精度的焓值 亚秒计算成本](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2283177?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060415231) + +[【论文复现第六期】飞桨分子动力学模拟PaddleMD-复现TorchMD](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3863645?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060484519) + +[漫游百度量子平台之一-变分量子本征求解器（VQE）量桨版](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2128294?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060510116) + +[DeePMD-kit](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2510942?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060529292) + +[DeePMD-kit-分子模拟框架](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1944454?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060545976) + +[GPUMD分子动力学-学习与实践](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/294632?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731061115777) + +[走进量子计算的大门——使用量桨PaddleQuantum创建单量子比特门](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6922870?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731058772887) diff --git a/docs/zh/competition.md b/docs/zh/competition.md new file mode 100644 index 000000000..80b41ccaa --- /dev/null +++ b/docs/zh/competition.md @@ -0,0 +1,9 @@ +# 比赛 + +[开放原子第二届开源大赛：飞桨科学计算工具组件开发大赛](https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=805ad94637707d062f24e54265d85731)，总奖金25万人民币，火热报名中。 + +[PaddlePaddle Hackathon 7th 开源贡献个人挑战赛](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/67603) + +[CIKM 2024: AI辅助的先进空气动力学-优化汽车设计以实现最佳性能](https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=cda4e961b0c25858ca0fd2a4bdf87520)，已进入评奖阶段。 + +[IJCAI 2024: 任意三维几何外形车辆的风阻快速预测竞赛](https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=7f3f276465e9e845fd3a811d2d6925b5)，track A, B, C 代码：[paddle实现](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/IJCAI_2024) | [pytorch实现](https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=7f3f276465e9e845fd3a811d2d6925b5)(点击**排行榜**可查看各个赛道前10名的代码) \ No newline at end of file diff --git a/docs/zh/earth_science.md b/docs/zh/earth_science.md new file mode 100644 index 000000000..c11db9c64 --- /dev/null +++ b/docs/zh/earth_science.md @@ -0,0 +1,9 @@ +[飞桨黑客马拉松第五期 Graphcast- AI驱动的中期全球天气预报](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7266127?channelType=0&channel=0) + +[飞桨黑客马拉松第四期 RegAE-Paddle 基于VAE的水文逆分析正则化方法](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5541961?channelType=0&channel=0&sUid=14197935&ts=1731060045596) + +[科学计算案例：基于PaddleScience的FourCastNet模型实现气象](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6213922?contributionType=1&sUid=455441&shared=1&ts=1684585396793) + +[【AI for Science 共创计划】Nested FNO 复现论文](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7390303) + +[科学计算(AI4S): 基于PaddleScience的PINN实现介电常数设计](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6390502) \ No newline at end of file diff --git a/docs/zh/fluid_mechanics.md b/docs/zh/fluid_mechanics.md new file mode 100644 index 000000000..079540320 --- /dev/null +++ b/docs/zh/fluid_mechanics.md @@ -0,0 +1,82 @@ + +[科学计算案例：基于PaddleScience的Cylinder2D问题求解](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6178818?sUid=455441&shared=1&ts=1684397945680) + +[基于PaddleScience+CVit的advection方程求解](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8141430) + +[共创计划：基于 PINN 方法求解可压缩流体欧拉方程组的正问题](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7593837) + +[拉格朗日粒子流体Benchmark开源数据集](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7507477) + +[基于Transformer的神经算子预测模型](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7309026) + +[DeepXDE传热和流体科学计算案例](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5489960?channelType=0&channel=0) + +[AI for Science 共创计划 AMGNET 论文复现](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5592458?channelType=0&channel=0) + +[AI for Science 共创计划GNN Laminar Flow 论文复现](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5563934?channelType=0&channel=0) + +[共创计划：基于Transformer架构的流体流动降阶模拟的研究](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7509905) + +[[论文复现赛第七期] 54 - CycleGAN 湍流超分辨率重建](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4493261?channelType=0&channel=0) + +[【论文复现】基于神经微分方程的流体降阶模型(超详细讲解Neural ODE)](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5680422?searchKeyword=%E8%B6%85%E8%AF%A6%E7%BB%86%E8%AE%B2%E8%A7%A3ODE&searchTab=ALL) + +[科学计算(AI4S): 基于PaddleScience的LDC2D(瞬态)求解](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6160749?searchKeyword=AI4S&searchTab=ALL) + +[科学计算(AI4S): 基于PaddleScience实现稳态LDC2D求解](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6137973?searchKeyword=AI4S&searchTab=ALL) + +[科学计算(AI4S): 基于PaddleScience的2维圆柱绕流求解](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6160381?searchKeyword=AI4S&searchTab=ALL) + +[AI For Science— 基于AI求解2D非定常圆柱绕流，真的很流体！！](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4178470?channelType=0&channel=0) + +[AI for Science - 基于PINN的圆柱绕流模型优化策略分析](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5139786?channelType=0&channel=0) + +[PaddleScience-2D非定常圆柱绕流案例训练过程行为分析](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5042739?searchKeyword=paddlescience-2d&searchTab=PROJECT) + +[科学计算-为 2D 非定常圆柱绕流案例调优精度](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4529544?channelType=0&channel=0) + +[科学计算——减少 PaddleScience 2D 非定常圆柱绕流案例的监督数据](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4501565?channelType=0&channel=0) + +[科学计算(AI4S): 基于PaddleScience的二维激波仿真](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6755993?searchKeyword=AI4S&searchTab=ALL) + +[科学计算(AI4S): 基于PaddleScience实现DarcyFlow](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6184070?searchKeyword=AI4S&searchTab=ALL) + +[科学计算(AI4S): 基于PI-DeepONet模型的芯片热仿真](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7682679?channelType=0&channel=0) + +[基于PaddlePaddle的DeepCFD复现](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4400677?channelType=0&channel=0) + +[Voronoi_CNN_with_PaddlePaddle](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5807904?searchKeyword=Voronoi&searchTab=ALL) + +[Compressible PINN](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5528154?channelType=0&channel=0) + +[ldc_project](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4458545?channelType=0&channel=0) + +[基于PINN的传播动力学研究](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5794004?searchKeyword=%E4%BC%A0%E6%92%AD%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E7%A0%94%E7%A9%B6&searchTab=ALL) + +[基于飞桨实现火箭发动机真空羽流流场的快速计算](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4486133?channelType=0&channel=0) + +[AI4S共创计划：基于数据驱动的污染物扩散深度学习模型案例](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5663515?channelType=0&channel=0) + +[[论文复现赛] MeshGraphNets Paddle复现](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5322713?channelType=0&channel=0) + +[飞桨黑客马拉松第四期 针对RANS方程的深度学习机翼翼型优化方法](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5671596?searchKeyword=%E9%92%88%E5%AF%B9RANS%E6%96%B9%E7%A8%8B&searchTab=ALL) + +[飞桨论文复现营 CFDGCN-Paddle](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5216848?channelType=0&channel=0) + +[NSFNet1-3](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7305373) + +[科学计算(AI4S): 基于PaddleScience的VIV方程求解](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6160556?searchKeyword=AI4S&searchTab=ALL) + +[PhyGeoNet](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7195983) + +[科学计算(AI4S): 基于PaddleScience实现流体超分](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6521709) + +[PhyCRNet](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7296776) + +[科学计算(AI4S): 基于PaddleScience的3D布鲁塞尔求解](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8347444) + +[飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8517330?forkThirdPart=1) + +[twophasePINN with PaddlePaddle](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5379212) + +[NSFNet4](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7305374) \ No newline at end of file diff --git a/docs/zh/get_link.py b/docs/zh/get_link.py new file mode 100644 index 000000000..5c99f79da --- /dev/null +++ b/docs/zh/get_link.py @@ -0,0 +1,42 @@ +# coding=utf-8 + +import pandas as pd +from openpyxl import load_workbook + +# 读取 Excel 文件 +file_path = '工作簿4.xlsx' +wb = load_workbook(file_path, data_only=True) +sheet = wb.active # 或者使用 wb['SheetName'] 来指定特定的 sheet + +# 创建一个空的 DataFrame 来存储数据 +df = pd.DataFrame() +key_list = [] +value_list = [] +# 遍历所有行和列 +i = 0 +for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=False): # min_row=2 从第二行开始 + print("row: ", i) + i = i+1 + row_data = [] + for cell in row: + if cell.hyperlink: # 检查单元格是否有超链接 + row_data.append(cell.hyperlink) # 添加超链接的 URL + cell.value = cell.value.replace(" - 飞桨AI Studio星河社区", '') + cell.value = cell.value.replace("", '') + print(cell.value) #打印cell name + print(cell.hyperlink.display) + key_list.append(cell.value) + value_list.append(cell.hyperlink.display) + else: + row_data.append(cell.value) # 添加单元格的值 + +n = len(value_list) + +with open('notebooks.md', 'w', encoding='utf-8') as file: + # 遍历字典的 key 和 value + for i in range(n): + # 按照 [key](value) 的格式写入文件 + file.write(f'[{key_list[i]}]({value_list[i]})\n\n') + +# 打印 DataFrame +print(df) \ No newline at end of file diff --git a/docs/zh/notebooks.md b/docs/zh/notebooks.md new file mode 100644 index 000000000..48332b445 --- /dev/null +++ b/docs/zh/notebooks.md @@ -0,0 +1,11 @@ +[Biology & Medicine](biology_medicine.md) + +[Fluid Mechanics](fluid_mechanics.md) + +[Chemistry & Material Science](chemistry_material_science.md) + +[Structral Mechanics](structral_mechanics.md) + +[Partial Differential Equation](pde.md) + +[Earth Science](earth_science.md) \ No newline at end of file diff --git a/docs/zh/overview.md b/docs/zh/overview.md deleted file mode 100644 index 1029c9600..000000000 --- a/docs/zh/overview.md +++ /dev/null @@ -1,123 +0,0 @@ -# PaddleScience 模块介绍 - -PaddleScience 在代码结构上划分为 12 个模块。从一般深度学习工作流的角度来看，这 12 个模块分别负责构建输入数据、构建神经网络模型、构建损失函数、构建优化器，训练、评估、可视化等功能。从科学计算角度来看，部分模块承担了不同于 CV、NLP 任务的功能，比如用于物理机理驱动的 Equation 模块，定义方程公式和辅助高阶微分计算；用于涉及几何场景采样的 Geometry 模块，定义简单、复杂几何形状并在其内部、边界采样构造数据；Constraint 模块将不同的优化目标视为一种“约束”，使得套件能用一套训练代码统一物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种不同的求解流程。 - - -
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-## 1. 整体工作流
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