AI 在聚合物及复合材料领域的理论基础和应用概述传统机器学习，深度学习和生成式 AI 方法概述AI for 聚合物（及复合材料）研究的核心问题（聚合物多层次结构表示、性能预测、结构设计等）聚合物研究的 AI 方法论框架4.1 数据驱动与机理驱动的协同（第一性原理到领域知识）4.2 聚合物智能创制研究全流程：从数据到模型，从预测到设计。

授课讲师有着丰富的分子动力学与机器学习的使用经验，在《Nature Comunications》、《ACS Applied Materials & Interfaces》 、《Journal of Colloid and Interface Science》 、《Chemistry of Materials》、《Energy Storage Materials》等国际顶级期刊发表论文五十篇。S2.

在人工智能与复合材料技术融合的背景下，复合材料的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。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。据最新研究动态，目前在复合材料领域的机器学习应用主要集中在以下几个方面：材料设计优化：机器学习可以用于预测复合材料的微观结构和宏观性能，帮助

1、Fluent软件概述：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算4、两相流的基本理论和求解技术5、基于Fluent软件动网格技术的两相流求解。

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。

在当前的工业和科研领域，聚合物及其复合材料因其卓越的物理和化学性能而受到广泛关注。这些材料在航空航天、汽车制造、能源开发和生物医学等多个行业中发挥着至关重要的作用。随着材料科学的发展，传统的实验和理论分析方法已逐渐无法满足新材料研发的需求，特别是在材料性能预测、结构设计优化和制造过程控制等方面。因此，寻找一种高效、准确且创新的研究方法变得尤为迫切。近年来，机器学习技术以其强大的数据处理能力和模式识

适合流体力学相关领域的科研人员，力学、航空航天科学与工程、工业通用技术及设备、动力工程、船舶工业、建筑科学与工程、石油天然气工业、机械工业、汽车工业、环境科学与资源利用等领域的工程师，工业自动化、机器人、智能制造等相关行业从业者，跨领域研究人员。10、新兴技术与流体力学的交叉 新兴技术与流体力学的交叉： ：如神经辐射场流场重构等新兴技术在流体力学中的应用。9、实验数据与模拟数据的融合 实验数据与模

在人工智能与计算电磁学的融合背景下，电磁学的研究和应用正在经历一场革命。计算电磁学是研究电磁场和电磁波在不同介质中的传播、散射和辐射等问题的学科，它在通信、雷达、无线能量传输等领域具有广泛的应用。随着人工智能技术的发展，这一领域正迎来新的机遇和挑战。适合计算机科学与工程、电气工程、通信工程、电力工程、物理学、电子工程、材料科学、工业通用技术、汽车工程、微波工程、机械工程等领域的科研人员、工程师、及

3.1 机器学习基础概念3.2 监督学习与无监督学习3.3 简单常见机器学习算法简介（如线性回归、SVM 等）3.4 Python 编程基础Ø Python语言与特点简介Ø 基本语法与特色数据结构（列表，元组，字典）Ø Numpy 科学计算库的使用Ø 数据可视化工具Matplotlib 的使用案例操作：绘制函数与分形图形3.5 深度学习框架 Pytorch和Tensorflow简介案例操作：回归算

VASP是目前材料微观反应机理和计算材料电子结构性质科学研究中最流行的一款软件，它可以处理金属及其氧化物、半导体、晶体、掺杂体系、纳米材料、分子、团簇、表面体系和界面体系等。应新老客户的培训需求，现推出《第一性原理计算方法及应用》永久录播回放课程，具体课程通知内容如下：2.教学特色1、面向各省市、自治区从事物理学、化学、材料科学、无机化工、金属学及金属工艺、有机化工、燃料化工、冶金工业等事业单位技