Nature！最新发布：一文总结近年来最新研究热点！新时代震撼来临，顶刊齐飞！

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背景   近年来，深度学习技术在多个工程领域取得了显著突破，特别是在疲劳与断裂分析中的应用。传统的疲劳分析方法依赖于物理模型和实验数据，然而，随着结构复杂性的增加和多物理场交互的挑战，传统方法的计算成本和准确性已无法满足高精度要求。深度学习通过强大的数据处理和模式识别能力，能够有效地从大量复杂数据中提取特征，进而提供更高效、更精准的分析。特别是在疲劳寿命预测、裂纹检测与扩展、以及多物理场耦合分析等方面，深度学习展现了巨大的潜力，能够弥补传统方法的不足，提升工程分析的效率与可靠性。 材料力学的传统分析方法在面对多维度、多物理场的复杂问题时，往往需要大量的实验数据支持，并且计算过程繁琐。而人工智能，特别是深度学习的应用，正在推动材料科学领域的革命。通过将物理学定律与 ………………………………