【学习资源】基于深度强化学习的城市社区空间规划方法，清华团队成果登Nature子刊，代码和数据也已公开分享。
文章概要：
1. 清华大学电子系城市科学与计算研究中心建筑学院跨学科合作，提出了强化学习的城市社区空间规划模型与方法，并实现了人类规划师与人工智能算法协作的城市规划流程。
2. 该成果以“基于深度强化学习的城市社区空间规划方法”在《自然·计算科学》上在线发表。
3. 提出了一个基于强化学习的框架，城市规划者完成优化城市社区空间设计的复杂任务
4. 所提方法得到的社区规划方案能够显著提高“15分钟”的各项指标。
5. 通过设计人类规划师与人工智能的协作流，能够大幅提升人类规划师的工作效率，高效地生成不同风格的社区规划方案。
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2. 该成果以“基于深度强化学习的城市社区空间规划方法”在《自然·计算科学》上在线发表。
3. 提出了一个基于强化学习的框架，城市规划者完成优化城市社区空间设计的复杂任务
4. 所提方法得到的社区规划方案能够显著提高“15分钟”的各项指标。
5. 通过设计人类规划师与人工智能的协作流，能够大幅提升人类规划师的工作效率，高效地生成不同风格的社区规划方案。
重磅！CFD与人工智能杀疯了！寒门学子解决世界难题！连续3篇顶刊前途无量
文章概要：
1. 文章介绍了深度学习在流体力学、有限元仿真、固体力学、超材料等领域的应用，包括流场预测、边界条件识别、湍流模拟、优化问题求解、材料性能预测、结构设计优化、裂纹扩展模拟等方面的应用案例。
2. 文章提到了深度学习在这些领域中的优势，如数据驱动建模、自动特征学习、计算效率高等。<介绍了一些深度学习的方法和技术，如物理神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。
4. 文章提供了一些培训课程的信息，包括课程内容、授课讲师、学习目标、课程费用、报名福利等。
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2. 文章提到了深度学习在这些领域中的优势，如数据驱动建模、自动特征学习、计算效率高等。<介绍了一些深度学习的方法和技术，如物理神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。
4. 文章提供了一些培训课程的信息，包括课程内容、授课讲师、学习目标、课程费用、报名福利等。