一、教程簡介 Abaqus 簡介 Abaqus 是一款功能強大的有限元分析 (FEA) 軟件，廣泛應用於工程模擬領域。它通過有限元方法對各種工程問題進行模擬和分析，能夠處理從簡單的線性問題到複雜的非線性問題。Abaqus 最初於 1978 年發佈，由 Hibbitt, Karlsson Sorensen, Inc.(HKS) 開發，後更名為 ABAQUS 公司，並於 2005 年被達索系統 (D
臨近聖誕節，大家都在思考如何讓今年更有儀式感：搞一棵聖誕樹，還是乾脆上一張濾鏡海報？但如果你想讓節日過得更「有科技味兒」，今年有個更酷的選擇——一棵能聽懂你手勢、會展示你的照片、還能隨你指揮聚散旋轉的「3D Christmas Tree」。 這個由 moleculemmeng020425 打造的項目，用 React 與 Three.js（R3F）構建出一棵由粒子、燈光和影像組成的立體聖誕樹；
如果你曾經想過：「我能不能只用一句話，讓電腦在視頻裏自動找出所有『紅色揹包』？」或者希望在一張照片裏隨手點一下，就完成乾淨利落的分割，那SAM3正是為這些需求準備的。 隨着圖像與視頻數據的爆炸式增長，傳統分割方法往往需要大量標註或只能識別固定類別，難以應對複雜開放場景。SAM3 則通過統一的多模態輸入方式——文本、示例與視覺提示——讓模型能主動理解你的意圖，並在圖像與視頻中執行高精度檢測、分
過去的開源圖像模型有點像一櫃子分科工具：這一個負責生成，那一個負責編輯，想讓角色不崩還得再上個微調模型，流程又長又碎。而Flux.2-dev的出現就像突然給你塞了一把真正能幹活的 AI 瑞士軍刀——一句話能畫圖，一張圖能修改，幾張參考圖還能自動融合成統一風格，整套流程一個模型就走通了，再也不用東拼西湊。 更讓人驚訝的是，它明明有 32B 參數，卻因為量化和推理優化做得非常激進，居然能在 RT
如果説以往的 3D 視覺模型像「術業有專攻」的匠人，那麼Depth-Anything-3（DA3） 就是那個突然橫空出世、把所有活都能幹而且幹得還賊好的「全能大師」。它的秘訣很簡單：只用一個標準 Vision Transformer，就能同時搞定深度估計、相機位姿、三維重建和視角渲染。 給它一張圖，它能看深度；給它幾張圖，它能還原三維結構；給它視頻，它還能把相機怎麼動的都推出來；換個角度，它還能幫
LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）是一種經典的分子動力學仿真代碼，專注於材料建模。它旨在在並行計算機上高效運行，並且易於擴展和修改。LAMMPS 最初由美國能源部機構桑迪亞國家實驗室開發，現在包括來自許多機構的許多研究小組和個人的貢獻。LAMMPS 的大部分資金來自美國能源部（DOE）。LAMMPS 是
在真實場景裏，目標檢測模型經常被一些「刁鑽情況」整得措手不及：監控里人羣密密麻麻，模型只敢報「一坨」； 無人車想識別遠處的交通燈，結果紅綠燈被當成「發光點」；體育轉播裏球速太快，目標框剛跟上，球已經飛到下一幀；甚至在電商倉庫裏，一堆外觀相似的包裹排成一排 —— 模型直接「懵圈」，不知道誰是誰。 想要又快又準，其實比想象中難得多。YOLOv13 的出現，就是為了應對這些真實世界的「刁鑽題」。它
單目視頻到 4D 動態場景的重建長期以來被視為一個病態逆問題，缺乏基線使深度與運動難以解耦，傳統 SfM 只能恢復靜態外殼，而 NeRF-4D 又依賴數小時的逐場景優化，受制於幾何歧義、數據不足與算力開銷三重瓶頸。 字節跳動旗下的 Pico 團隊推出了新型 4D 視頻生成框架 EX-4D，能從單目視頻輸入生成極端視角下的高質量 4D 視頻。它核心創新在於提出了一種名為深度防水網格（DW-Mesh）
你有沒有試過從 PDF 裏複製一張跨頁表格？粘出來後表格被撕成兩半，排版亂成一團，本來幾分鐘的工作瞬間變成半小時的「拼圖」大戰。 針對這種煩惱，OCRFlux-3B 應運而生。它在 2025 年 6 月由 ChatDOC 團隊發佈，是一個基於多模態大模型的工具包，能把 PDF 和圖片轉成乾淨、可讀的 Markdown 文本。不僅支持頁面級轉換，還能自動合併跨頁表格和段落，讓複雜文檔結構瞬間清爽。
當全球 AI 競賽仍在為更大的算力和數據量內卷時，中國科學院自動化研究所突破性地提出了「內生複雜性」的解題思路。其最新發布的「瞬悉1.0（SpikingBrain-1.0）」類腦脈衝大模型，借鑑大腦神經元的工作機制，成功繞過了傳統 Transformer 架構的能效瓶頸，為長序列處理這一業界難題提供了全新的解決方案。 瞬悉1.0 推理時具備常數級複雜度，處理百萬級長度序列時比傳統模型快 26
2025 年 7 月 2 日，智譜 AI 聯合清華大學團隊發佈開源視覺語言模型 GLM-4.1V-9B-Thinking，專為複雜認知與推理任務打造。該模型基於 GLM-4-9B-0414 基座模型，支持圖像、視頻、文檔等多模態輸入，採用創新的「思考範式」設計。 這款模型名字有點長，我們拆開來看： GLM-4.1V → 新一代多模態模型框架 9B → 參數量約 90 億，屬於輕量級「實力派」
Wan 2.1（通義萬相 2.1）是由阿里巴巴於 2025 年開源的視頻生成大模型，它在視頻生成領域展現出了卓越的性能。在功能上，該模型不僅支持文生視頻和圖生視頻，還能進行視頻編輯、文生圖、視頻生音頻等多種創新應用，極大豐富了用户的創作選擇。而且，Wan 2.1 是首個能在中英文環境中實現文字生成的視頻模型，免去外部插件的繁瑣，大幅提升了其實用性。 Wan 2.1 採用了自研的高效變分自編碼器 (
QwQ 是 Qwen 系列的推理模型，相比傳統指令調優模型，QwQ 具備思考和推理能力，在下游任務尤其是難題上能取得顯著性能提升。QwQ-32B 是中型推理模型，能夠與 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先進的推理模型取得競爭性性能。\ 教程鏈接：https://go.openbayes.com/d6USh 使用雲平台：OpenBayes\ http://openbayes.
