← أحدث الأبحاث
🤖 machine learning

CodeJeNN: A simple C++ neural network generator for physics applications

تُعد CodeJeNN أداة تجسر فجوة الأداء بين تعلم الآلة القائم على لغة بايثون ومحركات الفيزياء عالية الأداء المكتوبة بلغة ++C عبر التوليد التلقائي لكود استدلال ++C ذاتي الاحتواء من نماذج Keras المدربة، مما يلغي التبعيات الخارجية مع الحفاظ على الدقة وتحقيق تسريع كبير في تطبيقات مثل ديناميكا الموائع الحسابية (CFD).

المؤلفون الأصليون: Jay Arcities, Pavel Popov, Eric J Ching, Kamal Viswanath, Ryan F Johnson

نُشر 2026-08-04
📖 1 دقيقة قراءة☕ قراءة في استراحة قهوة

المؤلفون الأصليون: Jay Arcities, Pavel Popov, Eric J Ching, Kamal Viswanath, Ryan F Johnson

البحث الأصلي مُهدى إلى الملك العام بموجب CC0 1.0 (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل

غارق في أبحاث مجالك؟

تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.

جرّب Digest →