1.差分神经网络（DiNN）：讲解DiNN的样本处理、编码解码、电磁场预测三模块设计，分析差分学习的数学原理，实操构建DiNN模型，预测超材料在不同频率下的电磁场分布，加入中尺度超材料电磁响应预测案例，验证模型在复杂几何下的准确性；1.CNN与U-Net模型实操：讲解CNN卷积核、参数共享、感受野的概念，U-Net的编码器路径（特征压缩）、解码器路径（特征重建）和跳跃连接的作用，搭建模型，输入CS

1.差分神经网络（DiNN）：讲解DiNN的样本处理、编码解码、电磁场预测三模块设计，分析差分学习的数学原理，实操构建DiNN模型，预测超材料在不同频率下的电磁场分布，加入中尺度超材料电磁响应预测案例，验证模型在复杂几何下的准确性；1.CNN与U-Net模型实操：讲解CNN卷积核、参数共享、感受野的概念，U-Net的编码器路径（特征压缩）、解码器路径（特征重建）和跳跃连接的作用，搭建模型，输入CS

最后，将提升学员对PINN优化技巧的理解，并介绍DeepXDE工具包的使用，以解决物理和化学领域的实际问题。通过分析和实践Burgers方程、流体遇阻行为、振动梁响应以及能量损失方法等案例，掌握如何将这些模型应用于流体力学中的粘性流体动力学问题和流体遇阻行为的研究，以及固体力学中的振动梁动力学问题和基于能量损失的载荷响应分析。学习如何利用PINN解决正问题和逆问题。流体绕过障碍物时的行为在工程和环

实战九：探讨如何将物理模型（如电池的电化学模型、热模型等）与机器学习模型相结合，利用物理模型的先验知识和机器学习模型的数据驱动能力，提高对电池状态的预测精度和可靠性，例如通过物理模型提供电池状态的初始估计，再利用机器学习模型对实际数据进行拟合和修正，实现对电池长期性能和寿命的准确预测。实战五：基于机器学习的锂金属正极材料的稳定性预测：选择合适的机器学习模型，如支持向量机、随机森林、集成学习、神经网

实操：安装并测试关键库（Numpy, Pandas, Scikit-learn, Pymatgen, ASE, Matplotlib）。实操：数据预处理：特征标准化/归一化（StandardScaler, MinMaxScaler）。实操：VASP输入文件结构解析（INCAR, POSCAR, KPOINTS, POTCAR）。实操：定义损失函数（MSE, CrossEntropy）和优化器（Ad

通过深入学习，学员将能够将PINN技术应用于解决实际工程和科学问题，特别是在流体力学和热传递的耦合系统，以及电池健康状态预测等领域。通过分析和实践Burgers方程、流体遇阻行为、振动梁响应以及能量损失方法等案例，掌握如何将这些模型应用于流体力学中的粘性流体动力学问题和流体遇阻行为的研究，以及固体力学中的振动梁动力学问题和基于能量损失的载荷响应分析。流体绕过障碍物时的行为在工程和环境科学中非常重要

深度学习有限元分析：系统地学习如何将深度学习技术与有限元分析（FEM）结合，在理论与实践中全面掌握核心概念和应用技能。将深入探讨有限元方法的基本原理，并结合 Python 、ABAQUS深度学习有限元方法和 FEniCS 实现偏微分方程的求解，确保能够扎实理解有限元分析的基础。除此之外，还将探索如何应用深度学习模型（如卷积神经网络）增强有限元分析的能力，特别是在复杂材料、非线性特征和几何问题中的应

具体目标包括：深入理解超导物理机理，从传统BCS理论到高温超导的非声子机制，建立完整的超导理论基础体系；1.1系统阐述BCS理论的核心物理图像，包括电子-声子耦合机制、库珀对的形成过程、能隙函数的物理意义，以及这些概念在理解超导现象中的关键作用。2.2介绍新型超导材料的研究进展，包括铁基超导体的发现历程、氢化物高压超导的突破性进展，以及这些新材料在基础研究和应用领域的潜在价值。3.2深入讲解声子谱

具体目标包括：深入理解超导物理机理，从传统BCS理论到高温超导的非声子机制，建立完整的超导理论基础体系；1.1系统阐述BCS理论的核心物理图像，包括电子-声子耦合机制、库珀对的形成过程、能隙函数的物理意义，以及这些概念在理解超导现象中的关键作用。2.2介绍新型超导材料的研究进展，包括铁基超导体的发现历程、氢化物高压超导的突破性进展，以及这些新材料在基础研究和应用领域的潜在价值。3.2深入讲解声子谱

课程致力于使学员能够独立运用Python生态工具完成MOF材料的结构解析、性能预测、逆向设计和合成优化，突破传统试错模式的效率瓶颈。通过16个渐进式实战案例的训练，学员将获得解决实际科研问题的能力，包括,但不限于：开发基于描述符的快速筛选工具、训练高精度性能预测模型、实现生成式逆向设计、构建贝叶斯优化实验平台等。MOF的特征表示：几何描述符（孔径、体积、表面积）、化学描述符（原子电荷、电负性、化学