光子学与电磁学领域的技术革命，正从 “数值模拟” 向 “智能设计” 全速迈进。超表面作为微纳光学、光通信、AR/VR 等领域的核心器件，其多自由度、高性能指标的设计需求，让传统依赖经验与参数扫描的手动试错法举步维艰 —— 效率低下、难以触达全局最优解，成为制约器件性能突破的核心瓶颈。而，正是破解这一难题的关键答案。

光子学与电磁学领域正经历着由“数值模拟”向“智能设计”的范式跃迁。--（根据发表在Light&Science Application 上的论文）----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文）--（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）----(根据发表在NANO LETTERS上的论文)----(根据发表在NANO LETTERS上的论文

实践3：智能优化算法实现与可靠性设计工程应用案例。实践2：高精度代理模型构建与寿命预测。实践4：主动抽样算法开发与可靠性分析。实践1：仿真环境搭建与自动化流程。

SVM通过处理高维特征空间中的非线性关系，适用于电池荷电状态（SOC）估计。结合多模态数据（电化学阻抗谱、红外热成像），构建深度自动编码器（DAE）或图神经网络（GNN），实现SOC-SOH-RUL的联合建模，提升BMS系统的实时性与准确性。在小样本或新电池类型场景下，迁移学习通过预训练模型（如基于大量锂离子电池数据的CNN）微调目标域参数，解决数据不足导致的SOH估计偏差问题。采用支持向量回归（

的兴起，为金属材料研究带来范式变革，通过整合材料数据库、机器学习、主动学习与物理信息模型，可实现材料成分、工艺、结构、性能之间的智能映射与逆向设计，大幅提升材料研发效率与创新能力。□ 全局解释：计算并绘制SHAP特征重要性条形图，识别出影响合金性能的最关键描述符，绘制SHAP摘要图，观察每个描述符与目标性能的单调性或非线性关系。□ 针对合金力学性能等，分别训练基于随机森林、GBDT等性能预测模型，

—以深度学习、迁移学习和物理信息神经网络为代表——正在推动诊断范式实现从"信号感知"到"特征认知"、从"故障识别"到"寿命预测"的跨越。时域分析（RMS、峭度）→ 频域分析（频谱峰值）→ 时频域分析（小波变换、包络分析）实战案例：DANN跨域迁移诊断、Uni-Faultg小样本识别、PCA-小波特征融合。实战案例：轴承振动信号分类、剩余寿命（RUL）预测、电力变压器故障检测。核心挑战：小样本问题、

光子学与电磁学领域正经历着由“数值模拟”向“智能设计”的范式跃迁。--（根据发表在Light&Science Application 上的论文）----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文）--（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）----(根据发表在NANO LETTERS上的论文)----(根据发表在NANO LETTERS上的论文

光计算为满足日益增长的计算需求提供了一条前景广阔的途径。然而，光模拟计算易受环境扰动影响，高度依赖数模转换器和模数转换器，并需要电子或光子非线性运算。尽管光数字计算缓解了部分问题，但其对人工、任务特定配置的依赖阻碍了更广泛的应用（如推理）。本文提出光逻辑卷积神经网络（OLCNN）的概念，展示了一种用于模式生成的1×3光逻辑卷积算子（OLCO），并验证了其在20 Gbit/s下的高速计算能力。随后实

在光子学与人工智能深度融合的浪潮下，光学神经网络作为连接光子器件与智能计算的新兴交叉领域，正突破传统电子计算的物理极限，成为推动信息处理与计算范式革新的核心方向。从空间光场的精准调控到片上集成系统的高效运算，从物理层神经网络的构建到光 - 智协同设计的突破，该领域的科研边界不断拓展，颠覆性成果持续涌现。5.非线性光学突破：光学非线性激活函数的突破，解决了光计算中关键的非线性操作瓶颈，完善了光学神经

SVM通过处理高维特征空间中的非线性关系，适用于电池荷电状态（SOC）估计。结合多模态数据（电化学阻抗谱、红外热成像），构建深度自动编码器（DAE）或图神经网络（GNN），实现SOC-SOH-RUL的联合建模，提升BMS系统的实时性与准确性。在小样本或新电池类型场景下，迁移学习通过预训练模型（如基于大量锂离子电池数据的CNN）微调目标域参数，解决数据不足导致的SOH估计偏差问题。采用支持向量回归（