创世界首列！独占鳌头!寒门学子连发3篇Nature，掀起材料领域新风口！

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前沿简介 随着计算能力的持续提升和深度学习技术的迅猛发展，有限元分析（FEA）正面临着重大的转型机遇。有限元方法作为解决复杂物理问题的强大工具，广泛应用于工程、物理学和材料科学。然而，传统的有限元方法在处理高维数据、复杂材料行为和非线性响应时存在一定的局限性。具体而言，模型的构建和求解效率往往依赖于大量的先验知识和经验，导致在复杂应用场景中面临挑战。这种情况下，深度学习的强大数据驱动能力为有限元分析带来了新机遇。       近年来，深度学习已在多个领域取得显著进展，尤其是在图像处理、自然语言处理和预测建模等任务中展现出强大的性能。这种技术的迅速发展使得研究者们开始探索其在科学计算和工程应用中的潜力。通过构建深度神经网络，研究者能够有效识别和建模复杂的非线性关系，从而提 ………………………………