内卷时代？频登各大顶刊的顶尖思路，超材料突破性进展来袭！

主要观点总结

本文介绍了基于深度学习的超材料逆向设计研究的进展和优势。文章阐述了深度学习在超材料设计中的快速精确的设计能力、强大的数据处理能力、设计灵活性和可扩展性等方面的优势，并介绍了主讲老师的相关背景和课程特色。课程内容包括弹性波超材料与深度学习的基本理论、数据集批量自动生成方法、正向预测、参数设计和拓扑设计等方面的内容。课程时间、费用和报名咨询方式也一并列出。

关键观点总结

关键观点1: 深度学习在超材料设计中的优势

深度学习模型可以根据特定的需求或标准快速生成新的设计，具有快速精确的设计能力、强大的数据处理能力、设计灵活性和可扩展性。此外，深度学习模型还可以促进跨学科融合，为超材料设计带来前所未有的创新方法。

关键观点2: 课程内容和目标

课程内容包括弹性波超材料与深度学习的基本理论、数据集批量自动生成方法、正向预测、参数设计和拓扑设计等方面的内容。课程目标是让学生学习弹性波超材料的基本概念与计算方法，学习深度学习算法以及基于Tensorflow框架的模型搭建，学习深度学习在弹性波超材料领域的研究现状。

关键观点3: 课程特色及授课方式

课程特色是线上授课时间和地点自由，建立专业课程群进行实时答疑解惑，理论＋实操授课方式结合大量实战案例与项目演练。授课方式包括完全贴合学员需求的课程体系设计，定期更新的前沿案例，由浅入深式讲解，课后提供无限次回放视频。

关键观点4: 课程时间和费用

课程时间安排在2024年8月3日至11日，共计五天课程，提供全程视频回放。课程费用为每人每班¥4980（包含会议费、资料费提供课后全程回放资料），提前报名缴费可享受优惠。报名咨询方式包括联系人和咨询电话，也提供了报名二维码。

文章预览

以数据为载体的计算机革命为弹性波超材料设计带来了前所未有的创新方法。通过建立函数替代模型，基于人工神经网络架构的深度学习算法在超材料设计过程中展现出了显著的快速性与准确性，成功弥补了传统设计方法（如试错法、与数值分析结合的优化算法等）的不足。 由于超材料特征参数与其性质（如带隙、能带曲线、传递系数等）存在映射规律，无论这个规律有多复杂，深度学习模型都可以模拟。所以，一般而言，只要提供足够的数据，并构建合理的深度学习模型，超材料的前向预测就能够实现。基于深度学习的超材料参数设计方法也已经取得了较大的发展，出现了如MLP、MLP+GA和TNN等优秀的模型，并且大量研究成果表明了这几类模型的高效性。此外，拓扑设计具有设计域广的优势，但是由于拓扑构型的高维性和离散性，超材料拓扑设计的 ………………………………