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Yifan Sun
Yifan Sun
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TIDAL神经网络利用物理导出的表示来重建海洋声场
研究人员开发了TIDAL，这是一种新颖的神经网络，旨在从稀疏测量中重建复杂的3D海洋声场。与仅依赖数据或强制执行完整物理方程的传统方法不同，TIDAL利用一种物理导出的张量表示（称为S/c表示）作为归纳偏置。这种方法整合了波物理原理，而无需特定的环境参数，从而在数据有限的条件下提高了重建性能和推理速度。
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机器学习模型利用热导率比预测最佳热电材料
研究人员开发了一个数据驱动的框架，利用机器学习加速热电材料的发现。该框架识别出晶格到总热导率比约为 0.5 的材料，这与声学玻璃电子晶体设计理念相关。该方法筛选了数千种化合物，以找到具有超低热导率的材料，并指导优化策略以提高热电性能。