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。

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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：

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《AI+工业软件实战课程：助力科研加速的六项硬核技能》 这套专为研究生设计的实战课程，聚焦"AI+工业软件"交叉领域，包含六大科研加速器：1）智能故障诊断（1D-CNN处理振动信号）；2）可靠性分析（ANSYS+Python联合仿真）；3）疲劳寿命预测（CNN-LSTM混合模型）；4-5）复合材料建模（生成式AI材料设计）；6）智能水泥基（PINN+GAN应用）。课程特色：复现

摘要：本文介绍了四个前沿科研专题课程，重点解决AI与传统工程学科的交叉应用难题。课程一将AI与有限元结合，实现复合材料多尺度建模自动化；课程二运用机器学习与生成式AI加速聚合物材料研发；课程三聚焦增材制造，融合物理仿真与神经网络进行工艺优化；课程四创新性地结合红外热像技术与深度学习预测金属结构疲劳寿命。这些课程均包含理论讲解、工业级软件实操和SCI论文复现实战，特别适合材料、机械、力学领域的研究者

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