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采用 Mathematica 设计金属 3D 打印工业产品级制品

本讲座将介绍如何采用 Mathematica 设计复杂曲面模型并导出 STL 文件,将分享多个金属 3D 打印在工业领域的应用案例。此外针对三周期极小曲面和晶格设计进一步展开剖析和探讨,采用从客户需求到产品验证的系统工程方法,运用了从数学理论方程到实际产品测试的开发流程。主要体现 Mathematica 对微分几何、拓扑模型以及工业级 3D 打印的自动化、高效率开发的支持和优势。

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Channels: Wolfram China Virtual Conference 2020

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杨圣汇 (Wolfram 开发)
System Modeler 通过易于使用的图形界面来构建复杂的工程/物理/生物/化学模型,并且可以无缝的与 Mathematica 进行交互和数据共享。本讲座将介绍如何在实际工程中建模,设计模块,应用求解器以及产生可视化的完整流程,为用户下一步具体应用该软件,设计优化的解决方案打下基础。
严密博士 (Wolfram 技术工程师)
Mathematica 是一个高级集成的系统,支持多种编程范式,友好的用户界面便于快速编写代码,也支持大型软件库的开发。其内置庞大的可计算知识库,可轻松访问处理来自许多领域的策选数据。Mathematica 强大的符号和数值混合引擎在科学计算中有着广泛的应用。Mathematica 更可进行高质量的多域可视化和数据的统计分析。本次讲座将介绍在数值和符号计算、数据处理、可视化、机器学习、图像处理和控制系统等领域的应用范例。
陆萌博士 (Wolfram|Alpha 研究员)
Wolfram|Alpha 是基于知识库(knowledgebase)和计算进行问题回答(question answering)、知识查询(knowledge retrieval)的智能软件系统。本讲座会从多个方面介绍 Wolfram|Alpha 系统:背景及开发历史,系统架构,部署方式,使用指南及实例,垂直内容领域分类,分步解答功能,用户数据统计,软件本地化等等。
陳建宇 (Wolfram 软件工程师)
Wolfram 语言 12.1 引进了全新的影音处理功能,该讲座将和大家分享一些基本影音功能的运用和流程。从最简单的引入和产生视频物件,到处理讯框,整合原有的影像和音效处理,应用内置的分析功能,以及到一个完整视频的生成。同时会介绍若干开发中的新元素,这些功能将使得影音资料处理分析更加快捷。
沈梦笑 (浙江大学电气工程学院)
演讲将包含以下三方面的内容:(1)偏微分方程的数值解法,介绍 NDSolveValue 函数的基本用法;(2)FEM 程序包的使用方法,展示具体示例,介绍用户如何通过 FEM 程序包控制有限元计算的过程;(3)数值计算与解析计算在永磁电机电磁场分析中的耦合与应用,展示如何使两种计算方法耦合。
吴飞 (上海微电子高级工程师)
本讲座将介绍如何采用 Mathematica 设计复杂曲面模型并导出 STL 文件,将分享多个金属 3D 打印在工业领域的应用案例。此外针对三周期极小曲面和晶格设计进一步展开剖析和探讨,采用从客户需求到产品验证的系统工程方法,运用了从数学理论方程到实际产品测试的开发流程。主要体现 Mathematica 对微分几何、拓扑模型以及工业级 3D 打印的自动化、高效率开发的支持和优势。
Silvia Hao (Wolfram 社区)
在该讲座中我们将向大家展示一些 Wolfram 语言带来的 "非常规" 的图像处理方法。我们准备了三个有趣的案例,每一个都将从不同侧面展示 Wolfram 语言 "一切皆可计算" 的核心精神。希望本演讲能给大家带来一个轻松愉快的体验。
杨圣汇 (Wolfram 开发)
Mathematica 拥有更为直观的语义几何结构构建方法以及丰富的平面几何资料库,能够帮助学生和老师解决很多授课、测试以及数学竞赛当中遇到的平面几何问题。本讲座将介绍该软件在求解平面几何的具体使用方式,通过若干实例来详细讨论在各类情况下如何与 Mathematica 其强大的内置函数进行交互,帮助用户找到解决问题的核心。
陆玉柱博士 (Wolfram 资深界面开发)
本次讲座主要概览简介 Mathematica 图形图像语言及相关主要功能,包括:2D/3D primitives, directives, options, 以及软件内置的交换编辑功能比如:drawing palette, Image/Image3D tool bar, context menus。本次讲座还将介绍一些 Mathematica 的最新支持的图形图像功能,比如:带照明的立体渲染(lighted volume rendering),非真实感绘制(non-photorealistic shading)及客户自定义图形显示。
康明宇 (谷歌工程师)
虽然很早就有了 Wolfram Workbench 来进行代码分析和工程管理,不过时代变了,我们不再需要 IDE 加持,也能通过 Language Server Protocol 在绝大多数编辑器上实现语言支持。
Mike Yeh 博士 (Wolfram 技术工程师)
我们会介绍深度学习中的类神经网路的基本原理,包括基本结构、激励函数(activation function)、优化算法的概念以及梯度下降法、批归一化、池化层,还有其他重要的技术和原理。并且会介绍对应的组件在 Wolfram 语言中的使用方法以及应用。