近年来，在人工智能技术与湍流大数据推动下，逐渐形成了湍流研究的数据驱动新范式。深度学习等数据驱动算法可以从数据中捕捉湍流的复杂模式，为复杂流动建模提供了一种具有前途的解决方案。本赛题希望通过深度学习方法，基于DNS/LES等方法获得的高可信度流场数据，构建一个以流场基本变量及其组合特征为输入，雷诺应力为输出的数据驱动模型，实现对于雷诺应力的准确模化，从而在计算量可接受的前提下提高RANS方程对于复杂流动的模拟精度。

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算法创新赛题聚焦传统与创新领域的优秀论文算法，进行论文复现或持续创新优化。

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2022 昇腾 AI 创新大赛 昇思赛道 第二批 第 14 题 “在MindQuantum框架下利用迁移学习来缓解贫瘠高原现象” 项目代码。 完成队伍：中国海洋小学2队

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第二批 赛题十：利用MindSpore实现UniPose姿态估计网络

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第二批 赛题十二：利用MindSpore实现NLRNet网络

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第二批 赛题四：利用MindSpore实现CTSDG图像修复网络

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第二批 赛题一：利用MindSpore实现ConvLSTM预测网络

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第二批赛题七：利用MindSpore实现TRN视频分类网络

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第二批 赛题十六：利用MindSpore实现3D频域Maxwell方程求解

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第一批 赛题二：利用MindSpore实现Swin Transformer V2图像分类网络

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第二批任务赛题九 ：利用MindSpore实现Ultra-Fast-Lane-Detection车道检测网络

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第一批赛题四：利用MindSpore实现Focal Transformer图像分类网络

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第二批 赛题十一：利用MindSpore实现OmniPose姿态估计网络

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第一批赛题十五：利用MindQuantum实现量子卷积神经网络求解量子多体问题 NGPark

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2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第二批 赛题六：利用MindSpore实现TransX知识图谱网络

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