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本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）的理论框架与实践应用。课程涵盖偏微分方程数值解基础、深度学习算法原理，重点讲解PINN在流体力学、固体力学等领域的创新应用，包括Navier-Stokes方程求解、材料参数反演等前沿课题。通过PyTorch/DeepXDE/SciANN等工具实现谐振子、渗流等典型案例，解析顶刊论文中的自适应采样、傅里叶特征等关键技术。课程还涉及量子计算入门和大模型辅助编程

《机器学习赋能混凝土材料性能预测与优化》课程摘要 本课程系统介绍机器学习在混凝土材料领域的创新应用，涵盖从数据预处理到模型优化的全流程。课程内容包括：线性/非线性回归模型（KNN、SVM、随机森林等）、神经网络（MLP）、集成学习方法及物理驱动神经网络（PINNs）在混凝土强度预测中的应用；重点讲解特征工程、超参数优化（贝叶斯优化）和模型可解释性分析（SHAP方法）；通过实际案例演示如何利用机器学

【摘要】机器学习与固态电解质研究取得突破性进展，课程《机器学习固态电解质设计》系统介绍这一前沿交叉领域。课程由985高校专家主讲，涵盖固态电解质基础、DFT/MD计算方法、机器学习算法（监督学习、集成学习、图神经网络）及材料特征工程等内容。通过5天专题学习，学员将掌握利用机器学习预测离子电导率、稳定性等关键性能，实现高通量材料筛选。课程包含Python编程实战，结合Pymatgen、Scikit-

本专题课程系统介绍深度学习在超材料逆向设计中的应用，内容包括超材料理论基础、深度学习模型（MLP、CNN、PINN等）、数据集自动生成方法（COMSOL+MATLAB）以及参数与拓扑设计实践。通过5天的理论讲解与14个实操案例，学员将掌握超材料带隙计算、正向预测建模、参数反设计和拓扑优化等核心技术。课程由985高校专家主讲，分享完整代码与数据集，帮助学员实现"物理+算法"的跨学

这篇推文宣传了一个机器学习与锂离子电池研究相结合的专题课程。课程为期5天，内容涵盖：1）机器学习基础与Python编程；2）深度学习技术在电池材料研发中的应用；3）电池管理系统智能化方法；4）实验数据与大语言模型的结合应用。由985高校专家授课，将通过12个实战案例，教授如何利用机器学习优化电池性能预测、材料筛选和健康状态评估。课程亮点包括Transformer架构应用、多尺度模拟结合以及LLM技

本课程系统阐释金属-有机框架(MOF)材料的智能化研发全流程，融合理论计算、机器学习与自动化合成技术。课程内容包括：MOF结构与分子模拟理论（第一性原理计算、GCMC模拟）；机器学习方法（特征工程、随机森林、GNN）；逆向设计技术（生成模型、贝叶斯优化）；以及自主材料研发系统的构建（多目标优化、闭环控制）。通过16个Python实战案例，学员将掌握从分子设计到机器人合成的核心技能，实现"

本课程系统讲解弹性波超材料与深度学习的融合应用。专题一介绍超材料带隙特性及建模方法，结合COMSOL软件进行频域/时域分析，并讲解深度学习基础模型及PINN网络在色散预测中的应用。专题二重点阐述数据集自动生成技术，通过COMSOL与MATLAB集成实现参数化建模。专题三探讨超材料性能的正向预测方法，包括SVM、MLP和CNN模型的应用。专题四和五分别讲解参数反设计和拓扑优化设计，涵盖TNN、CGA

摘要：本课程系统讲解深度学习在电磁材料设计中的应用，涵盖CNN、U-Net、DiNN、PINN、GAN等核心技术。课程采用"理论+实操"模式，通过PyTorch实现电磁响应预测、逆向设计等任务，重点解决传统电磁仿真计算成本高的问题。内容包含：1）基础模块（CNN原理、FDTD仿真）；2）核心算法（U-Net场预测、DiNN差分学习、PINN物理约束、GAN逆设计）；3）多尺度建