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Microstructure Colorization
模型简介
这是一个基于tf-keras的图像到图像模型，主要用于工程学和力学领域，预测多孔材料在受力时的应变场分布。
模型特点
多孔材料应变预测
能够准确预测多孔微结构在受力情况下的应变场分布
工程学应用
专为工程学和力学研究设计，适用于材料科学领域
基于tf-keras
使用tf-keras框架构建，便于部署和扩展
模型能力
图像到图像转换
应变场预测
材料力学分析
使用案例
材料科学研究
多孔材料性能分析
预测多孔材料在不同受力条件下的应变分布
帮助研究人员理解材料的力学性能
工程设计
结构优化设计
用于优化多孔结构的力学性能设计
提高结构设计的效率和准确性
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98