ABAQUS与Hypermesh接口教程
ABAQUS与Hypermesh接口教程
本文分两种情况。第一种：在 HM中对几何模型全部建好网格，
导入 ABAQUS中分析。第二种：在 ABAQUS中已有的计算模型基
础上，再导入网格部件重新整合进行分析。
第一种情况：
1．在 ABAQUS中建好几何模型，（如果是用其他造型软件建的模型
也要先导入 ABAQUS）然后对模型进行装配，为的是确定全局坐标
系，在后续的操作中全局坐标系不要再改变。
图 1
2．导出 ACIS SAT文件，后缀名为.sat，如图 2和图 3所示。
图 2
图 3
3．打开 HM，注意设定 user profiles为 ABAQUS，如图 4所示。
图 4
发布者：admin，转转请注明出处：http://www.yc00.com/news/1710336044a1739601.html
LLM系列(1)：构建面向知识库的行业专属大模型系统——全流程落地技术方案 1.引言 随着今年上半年 ChatGPT 的迅速出圈，引爆了 AI 行业变革，大模型成为新的风口。近期伴随着各大厂商和科研机构更多大模型的开源（其中中文大模型的
自然语言处理：大语言模型综述语言模型的历史演进大语言模型基础知识预训练Pre-traning微调Fine-Tuning指令微调Instruction Fine-Tuning对齐微调Alignment Fine-Tuni
23年12月来自香港中文大学、商汤科技、InnoHK 感知交互智能中心、多伦多大学和上海AI实验室的论文“LMDrive: Closed-Loop End-to-End Driving with Large Language Models“
大家好，今日必读的大模型论文来啦！联发科提出「潜流 Transformer」Transformers 是大语言模型（LLM）的标准实现方式&
前言最近一直在探索 RAG 相关的技术，刚好尝试了一些国产的大模型，发现智普的大模型用着还挺不错的，因此就尝试用它对表格数据进行问答。遇到的问题智普的SDK更新到了2.
Tensorflow2.0 Transformer模型中英翻译资源下载：实现高效准确的中英文翻译 【下载地址】Tensorflow2.0Transformer模型中英翻译资源下载 探索自然语言处理的未来
大模型多语言翻译：提示词增强翻译准确性 关键词：大模型、多语言翻译、提示词、准确性、深度学习 摘要：本文将深入探讨大模型在多语言翻译中的应用，特别是提示词在提升翻译准确性方面的作用。通过分析大模型的原理、多语言翻译的挑战、提示词的设计与应用
腾讯云AI代码助手3.0评测体验：搭载DeepSeek-V3-0324模型，开发效率提升100倍！ 背景 随着软件开发的不断进步，开发者们常常面临着
note 文章目录 note 一、背景篇 1. Special Token 2. 耗时问题 3. 与 pretrain 的区别 4. 幻觉问题 二、数据篇 1. 数据多样性 2. 数据生产 （1）生产 prompt （2）生产 answer
字数 721，阅读大约需 4 分钟一、OpenRouter是什么？颠覆你对AI工具的认知！在AI技术井喷的今天，你是否因无法直接使用国外顶尖模型&
学习神经网络大模型通常需要较高的计算资源，尤其是在模型训练和推理阶段。以下是一些建议的电脑配置，以满足深度学习模型训练的需求：1. **中央处理器（CP
一、打工人必看的效率革命 打工人最深的痛，莫过于被海量账号绑架： ❌ 手动切换账号发笔记，凌晨三点还在调整排版 ❌ 重复采集热点、撰写文案，灵感枯
MCP 最近在 AI 领域 引发了 广泛关注，特别是在 海外各大社区 中，大家热烈讨论，热度 相当高。 我打开了 Google Trends，这是一个专
我自己的原文哦~ https:blog.51ctowhaosoft13884576 #887分被NeurIPS拒稿 谢赛宁读博投的首篇论文，10年后获AISTATS 2025时间检验奖 5 月
我自己的原文哦~ https:blog.51ctowhaosoft13035686 #Wonderland 单张图像探索3D奇境：让高质量3D场景生成更高效 本文的主要作者来自多伦多大学、Snap
2025大模型显卡选型终极指南：天梯榜+闭坑攻略，这样选省50%预算！ 大模型核心硬件选型指南：显卡性能天梯榜 关键词：大模型训练显卡选型、Tensor Core性能、显存带宽、FP16算力、性价比分析 显卡选型三维评估体系 大模型训
深度学习&⼤模型训练与推理——硬件配置指南 content Part 1.读懂GPU性能：GPU性能核⼼参数介绍Part 2.现阶段主流显卡（从2080到H100）性能分析Part 3.各类⼤模型推理、微调、预训练所需显存
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像，能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品，本文是一篇使用入门教程。 硬件要求
前言 注意，本文自10.12日起，正在每周2次更新的过程中，包括已写的部分也在不断修改(以增加更多技术细节、更加通俗易懂) 预计11月下旬完成第一版，2
YOLOv8环境配置和RK3588模型转换NPU部署前言1. 硬件配置2. 软件版本3. 【PC电脑】基础开发环境配置3.1 查看NVIDIA显卡驱动支持3.2 安装CUDA和cuDNN3.3 安装Python以及Pycharm开发平台3.
评论列表（0条）