核心思想: 把流体域看作一个普通的几何实体,用SpaceClaim的建模工具直接创建。适用场景外流场分析(汽车、飞机、建筑物)简单规则的内流场核心思想: 当固体模型是一个封闭的容器时,其内部的"空腔"就是流体域。我们需要将这个空腔"实体化"。物理类比想象一个水壶:实体模型 = 壶壁+壶身+壶嘴(外形)流体域 = 如果你能冻住水壶里的水,它的形状抽取过程 = 用"魔法"把壶里的水变成实体适用场景管道

技巧清单✓ 使用Tab键切换捕捉模式和绘制模式✓ 使用Shift键强制水平/垂直✓ 直接输入数字设置精确尺寸✓ 使用修剪工具清理草图（T键）✓ 绘制封闭轮廓用于拉伸实体✓ 利用自动约束，不要过度手动约束常见错误✗ 草图不封闭（有缺口）→ 无法拉伸成实体✗ 线条重叠 → 导致拉伸错误✗ 过约束 → 草图变橙色，无法修改✗ 忘记退出草图模式 → 无法进行3D操作核心概念流体域 = 流体可以流动的空间

定义: Fluent Meshing是ANSYS Fluent集成的网格生成工具,采用基于Mosaic技术的自动化网格生成方法。核心优势高度自动化: 从CAD到求解就绪网格,最少的人工干预Mosaic混合网格技术: 结合多面体、六面体、棱柱层的优势鲁棒性强: 能处理复杂、脏几何速度快: 相比传统网格划分工具,速度提升2-5倍CAD几何导入↓几何检查与修复 (可选)↓定义计算域边界↓设置表面网格参数

从 1980 年代的 Neocognitron 到 2025 年的 GPT-4V，图像领域经历了从手工特征到深度学习、从局部建模到全局推理、从单一模态到多模态融合的三次范式转变。未来，随着生成式 AI、自监督学习和边缘计算的发展，图像技术将深度渗透至医疗、教育、工业、娱乐等各个领域，推动人类社会进入智能视觉时代。

此外，ViT的计算成本较高，特别是在处理所有图像Token时(Wang et al., 2025)。随着对其工作机制的深入理解和技术瓶颈的不断突破，例如减少计算成本(Yue & Li, 2024)、提高数据效率、增强模型可解释性以及与其他网络结构的融合(Yang et al., 2025)(Hussain et al., 2025)，ViT及其变体有望在更广泛的应用场景中发挥关键作用，尤其是在需要

从 1950 年代的符号逻辑到 2025 年的多模态大模型，NLP 经历了从规则驱动到数据驱动、从单一模态到多模态融合、从特定任务到通用智能的三次范式转变。未来，随着模型规模持续扩大、计算效率提升和伦理框架完善，NLP 将深度渗透至医疗、教育、工业等领域，推动人机交互进入自然、高效、安全的新纪元。

从 1950 年代的符号逻辑到 2025 年的多模态大模型，NLP 经历了从规则驱动到数据驱动、从单一模态到多模态融合、从特定任务到通用智能的三次范式转变。未来，随着模型规模持续扩大、计算效率提升和伦理框架完善，NLP 将深度渗透至医疗、教育、工业等领域，推动人机交互进入自然、高效、安全的新纪元。

RAG即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种通过集成外部知识源来增强大型语言模型（LLM）能力的技术范式。它通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，可提升内容的准确性和相关性，缓解模型幻觉问题，提高知识更新速度，并增强内容生成的可追溯性。是 RAG 技术的初始形态，其核心流程为索引→检索→生成三

参考：https://blog.csdn.net/oppo62258801/article/details/103175179。