AI流体力学前沿速览：深度学习正在颠覆传统CFD！5天密集培训带你掌握AI+流体力学融合技术，突破计算效率、精度和场景创新三大瓶颈。课程涵盖从Navier-Stokes方程到Fluent高阶应用，再到深度学习核心技术栈（PINN、GAN等），提供Science级案例代码。适合科研人员及工程师，早鸟优惠限时开放。由985高校专家团队带领，助力实现4倍速的圆柱绕流模拟等突破性成果。

来自全球顶尖大学香港科技大学，博士，具有丰富的流体力学工作经验，包括实验流体力学，计算流体动力学(CFD)，近年来发表论文10余篇，申请专利三项。擅长领域：流体力学与人工智能的交叉科学，流场预测与重构，AI for CFD， 深度强化学习的气动优化。涵盖经典流体力学、机器学习、深度学习、实验流体力学、计算流体动力学、时空超分辨率、深度强化学习等核心知识，全方位提升您的流体力学计算与应用能力。如未收

二、进阶阶段需要深度学习神经网络、经典机器学习模型、材料基因工程入门与实战、图神经网络与实践、机器学习+Science五个模块，还需要结合案例实践（神经网络在催化领域的应用、预测杂化钙钛矿带隙、有机太阳能电池材料快速筛选、团簇结构数据库构建、同素异形体结构数据库构建、材料指纹和势函数生成、描述符的向量化生成与特征、图神经网络预测无机材料的性能、分子理化性质的预测、量子点发光材料色温的预测、半导体材

超构表面和超材料设计：机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。3.光子神经网络：利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。4.非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。

从复合材料性能的精确预测到复杂材料结构的智能设计，从数据驱动的材料结构优化到多尺度分析，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动复合材料领域的技术进步。材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术、工业通用技术、汽车工业、金属学与金属工艺、机械工业、船舶工业等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。6.数据驱动的材料发现：

先通过计算模拟批量生成“结构-性能”数据，再用机器学习模型学习其中隐藏的规律，快速预测海量候选材料的性能，将靶点缩小到几十个，最后用可解释AI分析模型决策逻辑，找到关键结构描述符。更酷的是，可以运用“主动学习”策略，让模型智能地建议“下一个最具信息量的实验或计算该做什么”，实现闭环优化。你可以从电子结构层面计算基础物性，模拟原子尺度的位错运动，预测微观组织的演化（如晶粒生长、裂纹扩展），最终直接计

生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合

摘要：本文介绍了两大前沿专题，探讨计算化学与AI技术在材料研究中的应用。专题一聚焦MOFs材料，系统讲解从量子化学计算到图神经网络的全链条研究方法，涵盖CP2K结构优化、RASPA2吸附模拟及CGCNN性能预测等实战案例。专题二围绕金属材料智能设计，详细解析数据驱动的研发范式，包括Matminer描述符生成、主动学习工艺优化及SHAP可解释分析等技术。两个专题均采用真实材料体系案例，提供可复现的代

面对高端装备智能化转型中对“仿真+AI”复合型人才的迫切需求，作为一名机械工程专业的研究生，我决定利用寒假时间，系统性地填补自身在智能诊断、可靠性设计等前沿领域的知识断层。本文将分享我为自己规划的深度学习路径，涵盖从故障诊断、结构优化到材料计算等多个核心方向的关键技术与实战案例，记录从理论到代码落地的完整思考。

电池技术正迎来多学科交叉创新，AI与多物理场耦合仿真成为研发突破点。本次培训聚焦COMSOL电化学建模与AI智能BMS两大核心领域，涵盖锂离子电池多场耦合仿真、SOC/SOH智能估计、寿命预测及热失控预警等关键技术。课程采用"仿真+AI+电池管理"三位一体教学模式，配备12个工业级实战案例，由985高校教授与行业专家联合，助力学员掌握新能源领域最前沿的复合型技能。涵盖COMSO