清华专场重磅开启!视觉计算革新引领,跨界解锁存算一体与空间计算新生态

存内计算开发者 2025-09-09 15:05:46

 

从小米、阿里智能眼镜的爆火,到多模态视觉模型的飞速迭代——我们正站在一个前所未有的技术临界点。

9月13日,清华大学 · 建华楼xlab路演厅,一场聚焦「视觉计算生态革新」的工坊即将开启。我们不止讨论技术,更探讨视觉与艺术、存算架构与算力底层之间的深刻共鸣。

 

时间:2025年9月13日 14:00-17:00

 

地点:清华大学·建华楼xlab路演厅

 

活动报名跳转:知存科技·清华大学专场 - AI 计算视觉生态革新

 

三大亮点,重新定义技术工坊的价值维度:

一,跨界思维碰撞:


这是一场罕见的技术与艺术深度对话。从中国美术学院的虚拟现实艺术创作,到知存科技的存算一体芯片架构,再到Rokid的消费级智能眼镜生态,清华创客协会带来视觉计算创业新视角——讲者阵容横跨产学研用四大领域,带来多维度的行业洞察。

 

二,高价值内容密度:


本次工坊拒绝空泛的概念探讨,而是聚焦可落地、可验证的前沿实践:

  • 存算一体架构如何实际突破视觉计算的能效瓶颈?
  • 数字IP如何在空间计算中实现真正的“生命化”演进?
  • 开发者如何提前切入轻量级AR显示设备的开发权限?

 

 

三,创新方向集中爆发:

 

视觉多模态的发展正推动底层算力需求呈指数级增长,而存内计算已成为解决内存墙问题的关键路径。本场活动将从架构创新、场景应用与生态建设三个层面,呈现一个即将爆发的技术未来。

 

谁该来?

  • 渴望理解视觉计算与多模态系统下一步的开发者

  • 关注存算一体、新型计算架构的硬科技爱好者

  • 探索艺术与科技交叉创新的创作者、研究者

  • 想要提前布局智能眼镜开发生态的先锋团队

 

我们相信:视觉理解不仅是技术的跃迁,更是一次对人类认知与创造力的重新定义。这是一场属于探索者的聚会。

 

9/13 清华见

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内容概要:本文系统阐述了基于格子Boltzmann方法(LBM)对二维通道内多孔介质流动进行数值模拟的完整理论体系与实现流程,配套提供了详尽的Matlab代码实现方案。研究深入剖析了LBM在复杂流体系统建模中的独特优势,尤其适用于处理多孔介质等具有不规则微观结构的流动问题。内容涵盖LBM的基本离散化模型、演化方程推导、边界条件(如反弹边界、速度边界)的精确处理、多孔介质结构的数字化建模、关键物理参数(雷诺数、孔隙率、渗透率)的设定与调控,以及流场结果的后处理与可视化技术。通过典型算例的仿真与结果分析,验证了该数值方法在捕捉多孔介质内部流速分布、压力梯度及渗透特性方面的有效性与高精度,为相关领域的科学研究与工程应用提供了可靠的数值实验平台。; 适合人群:具备流体力学、计算物理学或相关学科的基础理论知识,熟练掌握Matlab编程语言,正在从事计算流体力学(CFD)、多孔介质渗流、地下水文学、石油工程、生物流体力学或材料科学等领域研究的硕士/博士研究生、青年科研人员及工程技术专家。; 使用场景及目标:①深入学习和掌握格子Boltzmann方法的核心原理、算法流程及其相较于传统CFD方法的独特优势;②复现学术文献中关于多孔介质流动的经典仿真案例,验证自身研究模型的正确性;③为自身的科研课题开发定制化的数值模拟工具,用于探究多孔结构参数对流体输运性能的影响规律; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行研读,重点关注LBM算法中“碰撞”与“迁移”两大核心步骤的编程实现逻辑,动手调试代码以观察不同参数(如松弛时间、网格分辨率)对模拟结果的影响,从而加深对介观尺度流体动力学行为的理解,并为进一步的模型拓展和算法优化奠定坚实基础。
【期刊论文复现】基于飞轮锂电池混合储能平抑风电功率策略(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕“基于飞轮锂电池混合储能平抑风电功率波动策略”展开研究,通过Simulink搭建仿真模型,复现并验证了相关期刊论文中的技术方案。文中详细介绍了混合储能系统的工作原理,重点分析了飞轮储能与锂电池在响应速度、能量密度等方面的互补特性,提出一种合理的功率分配策略(如低通滤波或小波变换)将风电波动信号分解为高低频分量,分别由锂电池和飞轮承担,从而有效平抑风电功率波动、延长储能设备寿命。研究涵盖了系统建模、控制策略设计、仿真参数设置及结果分析全过程,并提供了完整的Simulink模型与代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、新能源或自动控制基础知识,从事相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习和复现高水平期刊论文中的混合储能控制策略;② 掌握利用Simulink进行风电-储能系统建模与仿真的方法;③ 深入理解飞轮与锂电池混合储能系统的协同控制机制与优势。; 阅读建议:建议读者结合提供的完整资源(模型、代码、文档)按目录顺序学习,重点关注控制策略的设计逻辑与仿真结果的分析,动手实践以加深理解,并可在此基础上进行参数优化或策略改进。

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