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

人工智能与复合材料技术的融合正推动该领域快速发展。机器学习在复合材料研究中展现出巨大潜力，主要应用于材料设计优化、制造过程控制、性能预测与模拟、缺陷检测、寿命预测与健康管理以及数据驱动的材料发现等方面。具体技术包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，这些方法在预测复合材料性能、优化材料结构等方面取得显著成果。此外，深度学习模型如多层感知机、卷积神经网络和物理信息神经网络也在复合材料

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。

摘要：本文介绍了一种结合COMSOL仿真与AI算法的声学超材料研究新范式。通过构建"物理模型+数据驱动"的双核工作流，实现了从传统手动调参到智能优化的科研转型。内容涵盖能带分析、遗传算法优化、神经网络代理模型等关键技术，并展示了顶刊论文复现和工业案例实战的全流程。该方法显著提升了声学超材料的设计效率和优化精度，为相关领域研究者提供了一套可复制的智能科研解决方案。

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。

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。