New York University（纽约大学）

Solving nonlinear subsonic compressible flow in infinite domain via multi-stage neural networks

通过多阶段神经网络求解非线性亚声速可压缩流场

Xuehui Qian, Hongkai Tao, Yongji Wang

机构 * Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） ； University of Notre Dame（诺特大学） ； Central South University（中南大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本研究提出一种基于多阶段神经网络的框架，用于在无限领域内高精度求解非线性亚声速可压缩流场问题，通过引入坐标变换和物理渐近约束，提升计算流体力学的求解精度与鲁棒性。

Comments 24 pages, 9 figures

Mortar: Evolving Mechanics for Automatic Game Design

Mortar：自动游戏设计中的机制演化

Muhammad U. Nasir, Yuchen Li, Steven James, Julian Togelius

机构 * University of the Witwatersrand（沃尔特·冯·斯特拉特大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 Mortar通过结合质量-多样性算法和大语言模型，自主演化游戏机制，以生成多样且可玩的游戏，并提升玩家技能排序的得分。

MorphoCopter: Design, Modeling, and Control of a New Transformable Quad-Bi Copter

MorphoCopter：一种新型可变形四旋翼的设计、建模与控制

Harsh Modi, Hao Su, Xiao Liang, Minghui Zheng

机构 * Lab of Biomechatronics and Intelligent Robotics, Department of Biomedical Engineering, Tandon School of Engineering, New York University（生物机械与智能机器人实验室，生物医学工程系，塔能工程学院，纽约大学） 纠错

AI总结 MorphoCopter通过可变形硬件配置提升四旋翼在狭窄环境中的适应性与控制性能。

UKAN-EP: Enhancing U-KAN with Efficient Attention and Pyramid Aggregation for 3D Multi-Modal MRI Brain Tumor Segmentation

UKAN-EP: 通过高效的注意力和金字塔聚合增强U-KAN以实现3D多模态MRI脑肿瘤分割

Yanbing Chen, Tianze Tang, Taehyo Kim, Hai Shu

机构 * Department of Biostatistics, School of Global Public Health, New York University（生物统计学系，全球公共卫生学院，纽约大学） 纠错

AI总结 UKAN-EP通过引入高效的通道注意力和金字塔特征聚合模块，提升3D多模态MRI脑肿瘤分割的准确性和效率。

Journal ref BMC Medical Imaging, Volume 25, article number 517, (2025)