官方服务：
资源简介：
使用对比学习框架对建筑物进行形状识别的 GraphTransformer 编码网络
应用场景：
创建时间：
2025-05-12
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SURF
SURF数据集由苏黎世联邦理工学院创建，旨在评估图神经网络在流体动力学模拟中的泛化能力。该数据集包含7个大规模的2D流体流动模拟数据集，每个数据集至少包含1200个独立数据点。SURF数据集设计用于测试模型在不同环境设置下的适应性，如网格分辨率、参数范围、拓扑结构和动态模拟环境。通过这些数据集，研究者可以评估和比较不同模型在流体动力学预测中的性能和泛化能力，从而推动机器学习在流体模拟领域的应用。
arXiv2023-11-20 更新2540
Codes and datasets for AAAI 2021 paper "Learning to Pre-train Graph Neural Networks"
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DataCite Commons2022-10-25 更新100
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