结合传感器数据，利用深度学习（如卷积神经网络）识别裂缝位置和程度，触发嵌入修复剂的微胶囊响应。大规模时序数据适合LSTM。通过贝叶斯优化调整水灰比和纤维掺量，使复合材料28天抗压强度提升18%，实验次数减少70%。：通过监督学习算法（如随机森林、支持向量机）预测抗压强度、耐久性等力学性能，减少实验成本。：采用强化学习或生成对抗网络（GAN）探索新型配方组合，加速高性能材料的开发周期。（注：以上代码

例如，深度学习模型已被用于设计超构表面、光子晶体和集成光路，显著缩短设计周期。神经网络可以校准单光子源的工作参数，优化纠缠光子对的产生效率。基于历史数据的机器学习模型能够预测器件在不同工作条件下的性能变化。研发专用的光电计算芯片，将部分机器学习任务卸载到硬件层面，满足低延迟要求。建立统一的测试基准和评估指标，便于不同研究方法间的比较。该领域的发展将继续受益于算法创新和光子技术进步的双重驱动，为下一

国家需求层面，我国《“十四五”智能制造发展规划》在《智能制造技术攻关行动》专栏中，将“产品优化设计与全流程仿真、基于机理和数据驱动的混合建模、多目标协同优化等技术”列为关键核心技术。《国家自然科学基金机械工程学科发展战略报告》中将 “高性能机电装备设计与制造”列为优先资助领域，重点研究方向包括“复杂机电系统多学科集成，精准成形制造，数据驱动的智能制造系统，多维多参数测量与微纳制造”，为创新装备制造

代谢组学是近年发展快速的一门学科，目前在医学、植物学、微生物学、毒理学、药物研发等多个领域中得到了广泛的应用。如何从复杂的代谢组学数据中提取出有价值的信息，筛选出潜在的生物标志物成为近年来代谢组学研究的热点和难点。网络药理学能够通过计算机模拟算法、运用组学、高通量筛选及网络分析等技术揭露药物-靶点-疾病之间复杂的网络信号关系,已经成为揭示生物系统复杂功能和行为的有力工具。

声学超材料是一种人工设计的复合材料，通过特殊的结构或排列方式实现对声波的调控。其核心特性包括负折射、声隐身、超常吸声等，突破传统材料的物理限制。采用贝叶斯优化自动调整结构参数（如单元尺寸、空腔形状），以目标频段的传输损失或吸收系数为优化指标。6.2.梯度超表面的设计维度：介绍如何通过调控单元的形状、取向或尺寸梯度来实现对波前的特定调控。目标：掌握AI驱动优化全流程,定义设计变量、优化目标（轻量化、

声学超材料是一种人工设计的复合材料，通过特殊的结构或排列方式实现对声波的调控。其核心特性包括负折射、声隐身、超常吸声等，突破传统材料的物理限制。采用贝叶斯优化自动调整结构参数（如单元尺寸、空腔形状），以目标频段的传输损失或吸收系数为优化指标。6.2.梯度超表面的设计维度：介绍如何通过调控单元的形状、取向或尺寸梯度来实现对波前的特定调控。目标：掌握AI驱动优化全流程,定义设计变量、优化目标（轻量化、

采用长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）实时估算电池的荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）和功率状态（SOP）。例如，LSTM通过处理电压、电流和温度序列数据，SOC预测误差可控制在1%以内。输入特征包括循环次数、环境温度和放电深度，输出为剩余使用寿命（RUL）。边缘设备处理实时控制，云端执行重训练。智能手机通过动态电压调整算法（DVA）降低快充损耗，实验数据表明100次循环后容量

从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，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，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时监测与估计，使用机器学习算法提高估计的准确性。5.电池匹配与均衡：在电池组中，使用人工智能技

超表面（Metasurface）是一种人工设计的二维结构，能够调控电磁波的相位、振幅和偏振等特性。时域有限差分法（FDTD）是模拟电磁场分布的经典数值方法，而Python凭借其丰富的科学计算库（如NumPy、SciPy）和机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch），为超表面的智能设计提供了高效工具。两者的联合仿真可实现从结构优化到性能验证的全流程自动化。

智能光学计算成像技术融合了光学成像与人工智能算法，通过计算重构、优化和增强成像质量。该技术突破了传统光学成像的物理限制，在超分辨率、低光照成像、三维重建等领域具有广泛应用。