深度学习正革新光学设计领域，该专题系统探讨AI与光学设计的融合路径。内容涵盖：1）光学理论基础与现代建模方法；2）FDTD/COMSOL仿真技术；3）深度神经网络在结构参数与光学响应间的双向预测体系；4）衍射神经网络与光子晶体优化设计。通过Python+COMSOL/FDTD实践，培养从设计到仿真验证的全流程AI光学设计能力，为光通信、生物医疗等领域提供创新解决方案。专题包含理论推导、算法实现与工

2025热门技术剖析！材料研究的“第四范式”：机器学习革新材料设计！

专题将系统引导学者深入理解电催化、热催化、光催化的核心原理，同时全面剖析机器学习、深度学习及图深度学习在催化领域的应用背景与适用范畴。

系统阐释生成式人工智能在材料逆向设计中的创新突破，结合图神经网络构建多尺度材料生成-评估闭环。分为如下几个部分：首先从理论层面解析生成模型的范式演进，重点对比GAN、VAE与扩散模型在材料表征空间建模的差异性优势，揭示扩散模型在化学反应路径生成中的等变基元设计原理；同时剖析图神经网络处理非欧式空间数据的核心机制，阐释其在小分子特性预测中的几何深度学习范式。

2025热门技术剖析！材料研究的“第四范式”：机器学习革新材料设计！

深度学习正革新光学设计领域，该专题系统探讨AI与光学设计的融合路径。内容涵盖：1）光学理论基础与现代建模方法；2）FDTD/COMSOL仿真技术；3）深度神经网络在结构参数与光学响应间的双向预测体系；4）衍射神经网络与光子晶体优化设计。通过Python+COMSOL/FDTD实践，培养从设计到仿真验证的全流程AI光学设计能力，为光通信、生物医疗等领域提供创新解决方案。专题包含理论推导、算法实现与工