人工智能正深刻变革材料科学，机器学习成为破解水泥基材料性能优化的核心技术。课程涵盖三大前沿方向：1）数据驱动方法构建材料基因库，实现微观-宏观性能预测；2）深度学习融合物理机理，重点解析PINNs嵌入物理定律和GAN生成小样本数据等创新应用；3）模型可解释性研究与应用验证体系。通过复现顶刊案例，系统掌握从经典算法到物理启发性模型的全栈技术，解决材料研发中的非线性、小样本等核心挑战，显著提升智能复合

2025年5月17日至18日及24日至25日，将举办一场线上技术会议，聚焦多物理场仿真与人工智能的融合应用。会议分为两个阶段，内容涵盖多孔介质力学、电化学多场耦合仿真及AI技术，旨在解决能源领域如锂离子电池设计中的复杂问题。会议特色包括多学科交叉融合、实战案例驱动及前沿技术工具链的演示，如COMSOL与PyCharm的联合使用。主讲团队由国内高校教授领衔，具备深厚的学术与工业经验。适合材料科学、能

人工智能正深刻变革材料科学，机器学习成为破解水泥基材料性能优化的核心技术。课程涵盖三大前沿方向：1）数据驱动方法构建材料基因库，实现微观-宏观性能预测；2）深度学习融合物理机理，重点解析PINNs嵌入物理定律和GAN生成小样本数据等创新应用；3）模型可解释性研究与应用验证体系。通过复现顶刊案例，系统掌握从经典算法到物理启发性模型的全栈技术，解决材料研发中的非线性、小样本等核心挑战，显著提升智能复合

2025年5月17日至18日及24日至25日，将举办一场线上技术会议，聚焦多物理场仿真与人工智能的融合应用。会议分为两个阶段，内容涵盖多孔介质力学、电化学多场耦合仿真及AI技术，旨在解决能源领域如锂离子电池设计中的复杂问题。会议特色包括多学科交叉融合、实战案例驱动及前沿技术工具链的演示，如COMSOL与PyCharm的联合使用。主讲团队由国内高校教授领衔，具备深厚的学术与工业经验。适合材料科学、能