<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://community.cadence.com/cfs-file/__key/system/syndication/rss.xsl" media="screen"?><rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/" xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"><channel><title>低圧蒸気タービンの機械学習による最適化</title><link>/cadence_blogs_8/b/cfdjp/posts/1360561</link><description>一度ご登録いただくと、ケイデンスのすべてのオンデマンド・ウェビナーにアクセスできます。

大規模な言語モデルがAI/機械学習の一面を飾るニュースとなっていますが、多くの計算技術と同様に、CFD業界も長い間この分野で新境地を開拓しており、Cadence Fidelity CFDソフトウェアはその成果の一つです。しかし、インターネットから取得したJPEGやテキストの断片を処理するのとは異なり、CFDの計算には何時間もかかることがあるため、機械学習アルゴリズムは、できるだけ少ない入力で結果を出す必要が</description><dc:language>en-US</dc:language><generator>Telligent Community 12</generator></channel></rss>