智能光学计算成像是一个将人工智能（AI）与光学成像技术相结合的前沿领域，它通过深度学习、光学神经网络、超表面光学（metaphotonics）、全息技术和量子光学等技术，推动光学成像技术的发展。以下是智能光学计算成像的一些关键进展和应用：光纤成像：深度学习在光纤成像中的应用进展显著，包括通过条件生成对抗网络实现高速多模光纤成像系统光谱成像：当前的光谱成像技术包括多通道滤光片、基于深度学习和波长响应

在深度学习与超材料融合的背景下，不仅提高了设计的效率和质量，还为实现定制化和精准化的治疗提供了可能，展现了在材料科学领域的巨大潜力。深度学习可以帮助实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。目前在超材料领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面：1.加速设计过程：机器学习可以通过算法快速迭代设计，显著提高设计效率。2.逆向设计：通过深度生成模型实现，实现

随着航空航天、轨道交通、海洋工程等高端装备领域向着高参数、长寿命、高可靠性的方向飞速发展，金属结构所承受的载荷工况愈发严苛，其疲劳失效已成为威胁结构安全的核心问题。多物理场感知与人工智能技术的融合，正为结构疲劳领域带来革命性变革—通过“物理机理驱动+数据智能赋能”的融合范式，实现从“被动安全校核”到“主动寿命预测与健康管理”的跨越。国际前沿方面，顶级期刊持续重点关注“能量法疲劳理论”、“数据驱动寿

在深度学习与超材料融合的背景下，不仅提高了设计的效率和质量，还为实现定制化和精准化的治疗提供了可能，展现了在材料科学领域的巨大潜力。深度学习可以帮助实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。材料科学、机械工程、计算机工程、建筑科学、土木工程、电子工程、航空航天、物理学、自动化技术等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。通过机器学习算法，

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。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：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

实践讲解与演练：（分类模型的实例讲解与练习，以给定数据集为例，采用摩根指纹和 MACCS 指纹，讲解基于 KNN，RF 和 SVM 的 CYPs 抑制剂相关毒性预测模型的构建与使用。课程通过机器学习、深度学习的分类回归任务、 分子特征、模型评估、参数优化与模型选择、浅层机器学习分类虚拟筛选、集成机器学习方法、DNN，GCN，GAT等主流深度学习模型实操以及结合相关课题的应用实践等内容，带您真正的进

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

岩土工程正面临复杂地质条件、多场耦合和非线性问题的重大挑战，传统数值方法（如FEM/FDM）在计算效率、反问题求解和数据驱动建模中存在瓶颈。近年来，物理信息神经网络（PINN）、生成式AI（如GPT）和量子计算等技术的突破，为岩土工程提供了全新的研究范式。国际趋势：Nature、CMAME等顶刊持续聚焦“AI+力学”交叉研究，PINN与FEM的融合、大模型辅助科研成为热点方向；国家需求：我国《“十

近年来，生成式人工智能（如大语言模型）在材料科学领域掀起革命性浪潮，其核心能力—从海量数据中挖掘构效关系、实现分子逆向设计—正在颠覆传统材料研发模式。以聚合物为例，传统依赖实验试错或量子计算的设计方法面临周期长、成本高、多目标优化困难等瓶颈，而生成式 AI 通过“数据驱动+智能生成”范式，可快速预测材料性能、生成新型分子结构，加速从实验室到产业化的进程。据《Nature》子刊统计，2020 年以来

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。适合材料科学、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