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Author: HydrogenSulfate

README.md

@@ -33,9 +33,23 @@
 PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和 PaddlePaddle 框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，并提供了基础 API 和详尽文档供用户使用与二次开发。
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+<!-- --8<-- [start:feature] -->
+## ✨特性
+
+- 支持 **[实验源码跟踪](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/user_guide/#112)，[一键启动并行实验](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/user_guide/#114)**，提高科研效率。
+- 支持简单几何和复杂 STL 几何的采样与布尔运算。
+- 支持包括 Dirichlet、Neumann、Robin 以及自定义边界条件。
+- 支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种问题求解方式。涵盖流体、结构、气象等领域 20+ 案例。
+- 支持结果可视化输出与日志结构化保存。
+- 完善的 type hints，用户使用和代码贡献全流程文档，经典案例 AI studio 快速体验，降低使用门槛，提高开发效率。
+- 支持基于 sympy 符号计算库的方程表示与联立方程组计算。
+- 更多特性正在开发中...
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+
 ## 📝案例列表
 
-<p align="center"><b>数学(AI for Math)</b></p>
+<details>
+<summary><b>数学</b></summary>
 
 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 |
 |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------|
@@ -56,9 +70,10 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 | 布鲁塞尔扩散系统 | [3D-Brusselator](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/brusselator3d) | 数据驱动 | LNO | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2303.10528)|
 | 符号回归 | [Transformer4SR](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/transformer4sr.md) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2312.04070)|
 | 算子学习 | [隐空间神经算子LNO](https://github.com/L-I-M-I-T/LatentNeuralOperator) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2406.03923)|
+</details>
 
-<br>
-<p align="center"><b>技术科学(AI for Technology)</b></p>
+<details>
+<summary><b>技术科学</b></summary>
 
 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 |
 |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------|
@@ -98,9 +113,10 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 | 热仿真 | [1D 换热器热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/heat_exchanger) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | - |
 | 热仿真 | [2D 热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/heat_pinn) | 机理驱动 | PINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1711.10561)|
 | 热仿真 | [2D 芯片热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/chip_heat) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1063/5.0194245)|
+</details>
 
-<br>
-<p align="center"><b>材料科学(AI for Material)</b></p>
+<details>
+<summary><b>材料科学</b></summary>
 
 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 |
 |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------|
@@ -109,9 +125,10 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 | 分子生成 | [MoFlow](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/moflow/) | 数据驱动 | Flow Model | 监督学习 | [qm9/ zink250k](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/282687) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2006.10137v1) |
 | 分子属性预测 | [IFM](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ifm/) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [tox21/sider/hiv/bace/bbbp](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ifm/#:~:text=molecules%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86-,dataset.zip,-%EF%BC%8C%E6%88%96Google%20Drive) | [Paper](https://openreview.net/pdf?id=NLFqlDeuzt) |
 | 二维材料生成与数据库 | [ML2DDB](./en/examples/ml2ddb.md) | 数据驱动 | GNN/Diffusion | 监督学习 | Coming Soon | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2507.00584) |
+</details>
 
-<br>
-<p align="center"><b>地球科学(AI for Earth Science)</b></p>
+<details>
+<summary><b>地球科学</b></summary>
 
 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 |
 |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------|
@@ -129,10 +146,14 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 | 地震波形反演 | [VelocityGAN 地震波形反演](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/velocity_gan.md) | 数据驱动 | VelocityGAN | 监督学习 | [OpenFWI](https://openfwi-lanl.github.io/docs/data.html#vel) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1809.10262v6) |
 | 交通预测 | [TGCN 交通流量预测](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/tgcn.md) | 数据驱动 | GCN & CNN | 监督学习 | [PEMSD4 & PEMSD8](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tgcn/tgcn_data.zip) | - |
 | 生成模型| [图像生成中的梯度惩罚应用](./zh/examples/wgan_gp.md)|数据驱动|WGAN GP|监督学习|[Data1](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz)<br>[Data2](http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/deep/data/mnist/mnist.pkl.gz)| [Paper](https://github.com/igul222/improved_wgan_training) |
+</details>
 
-<!-- --8<-- [start:update] -->
 ## 🕘最近更新
 
+<details>
+<summary><b>点击展开</b></summary>
+
+<!-- --8<-- [start:update] -->
 - [沐曦MetaX](https://www.metax-tech.com/) 和 [太初元碁Tecorigin](http://www.tecorigin.com/cn/index.html) 完成与 PaddleScience 的第一阶段适配工作，详见：[多硬件支持](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/multi_device/)。
 - 基于 PaddleScience 的 ADR 方程求解方法 [Physics-informed neural networks for advection–diffusion–Langmuir adsorption processes](https://doi.org/10.1063/5.0221924) 被 Physics of Fluids 2024 接受。
 - 添加 [IJCAI 2024: 任意三维几何外形车辆的风阻快速预测竞赛](https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=7f3f276465e9e845fd3a811d2d6925b5)，track A, B, C 的 paddle/pytorch 代码链接。
@@ -147,19 +168,7 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 - `Geometry` 模块和 `InteriorConstraint`、`InitialConstraint` 支持计算 SDF 微分功能([#539](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/539))。
 - 添加 **M**ulti**T**ask**L**earning(`ppsci.loss.mtl`) 多任务学习模块，针对多任务优化(如 PINN 方法)进一步提升性能，使用方式：[多任务学习指南](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/user_guide/#24)([#493](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505)、[#492](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505))。
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-
-<!-- --8<-- [start:feature] -->
-## ✨特性
-
-- 支持 **[实验源码跟踪](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/user_guide/#112)，[一键启动并行实验](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/user_guide/#114)**，提高科研效率。
-- 支持简单几何和复杂 STL 几何的采样与布尔运算。
-- 支持包括 Dirichlet、Neumann、Robin 以及自定义边界条件。
-- 支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种问题求解方式。涵盖流体、结构、气象等领域 20+ 案例。
-- 支持结果可视化输出与日志结构化保存。
-- 完善的 type hints，用户使用和代码贡献全流程文档，经典案例 AI studio 快速体验，降低使用门槛，提高开发效率。
-- 支持基于 sympy 符号计算库的方程表示与联立方程组计算。
-- 更多特性正在开发中...
-<!-- --8<-- [end:feature] -->
+</details>
 
 ## 🚀安装使用
 
@@ -183,23 +192,26 @@ python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
 
     **从以下四种安装方式中，任选一种均可安装。**
 
-    - git 源码安装[**推荐**]
+    - <details open>
+      <summary>git 源码安装<strong>[推荐]</strong></summary>
 
-        执行以下命令，从 github 上 clone PaddleScience 源代码，并以 editable 的方式安装 PaddleScience。
-        <!-- --8<-- [start:git_install] -->
-        ``` shell
-        git clone -b develop https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience.git
-        # 若 github clone 速度比较慢，可以使用 gitee clone
-        # git clone -b develop https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleScience.git
+      执行以下命令，从 github 上 clone PaddleScience 源代码，并以 editable 的方式安装 PaddleScience。
+      <!-- --8<-- [start:git_install] -->
+      ``` shell
+      git clone -b develop https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience.git
+      # 若 github clone 速度比较慢，可以使用 gitee clone
+      # git clone -b develop https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleScience.git
 
-        cd PaddleScience
+      cd PaddleScience
 
-        # install paddlesci with editable mode
-        python -m pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
-        ```
+      # install paddlesci with editable mode
+      python -m pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+      ```
         <!-- --8<-- [end:git_install] -->
+      </details>
 
-    - pip 安装
+    - <details>
+      <summary>pip 安装</summary>
 
         执行以下命令以 pip 的方式安装 release / nightly build 版本的 PaddleScience。
         <!-- --8<-- [start:pip_install] -->
@@ -210,8 +222,10 @@ python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
         # python -m pip install https://paddle-qa.bj.bcebos.com/PaddleScience/whl/latest/dist/paddlesci-0.0.0-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
         ```
         <!-- --8<-- [end:pip_install] -->
+      </details>
 
-    - conda 安装
+    - <details>
+      <summary>conda 安装</summary>
 
         执行以下命令以 conda 的方式安装 release / nightly build 版本的 PaddleScience。
         <!-- --8<-- [start:conda_install] -->
@@ -222,8 +236,10 @@ python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
         # conda install paddlescience::paddlescience=1.3.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle -c conda-forge
         ```
         <!-- --8<-- [end:conda_install] -->
+      </details>
 
-    - 设置 PYTHONPATH 并手动安装 requirements
+    - <details>
+      <summary>设置 PYTHONPATH 并手动安装 requirements</summary>
 
         如果在您的环境中，上述两种方式都无法正常安装，则可以选择本方式，在终端内临时将环境变量 `PYTHONPATH` 设置为 PaddleScience 的**绝对路径**，如下所示。
 
@@ -235,6 +251,7 @@ python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
         ```
 
         注：上述方式的优点是步骤简单无需安装，缺点是当环境变量生效的终端被关闭后，需要重新执行上述命令设置 `PYTHONPATH` 才能再次使用 PaddleScience，较为繁琐。
+      </details>
 
 2. 验证安装
 
@@ -290,10 +307,6 @@ PaddleScience 项目欢迎并依赖开发人员和开源社区中的用户，会
 
 > 在开源活动中如需使用 PaddleScience 进行开发，可参考 [**PaddleScience 开发与贡献指南**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/development/) 以提升开发效率和质量。
 
-- 🔥第七期黑客松
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-    面向全球开发者的深度学习领域编程活动，鼓励开发者了解与参与飞桨深度学习开源项目。活动进行中：[PaddlePaddle Hackathon 7th 开源贡献个人挑战赛](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/67603)
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 - 🎁快乐开源
 
     旨在鼓励更多的开发者参与到飞桨科学计算社区的开源建设中，帮助社区修复 bug 或贡献 feature，加入开源、共建飞桨。了解编程基本知识的入门用户即可参与，活动进行中：