基于VAE潜空间适配的压气机叶栅开式叶尖间隙流CFD修正方法
流体/CFD
提出基于变分自编码器(VAE)潜空间适配的非侵入式修正方法，利用166组参数化CFD总压损失场数据校正压气机叶栅叶尖间隙流预测偏差。
新 见LICENSE文件 CFD修正叶尖间隙流VAE
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氢脆检测的安全机器学习：基于SEM微观图像纹理与深度特征的Region-Held-Out评估
材料/Materials
针对316L不锈钢氢脆检测，提出区域留出(region-held-out)协议避免训练-测试集信息泄露，评估纹理特征与深度学习模型在SEM微观图像分类中的性能差异。
新 见LICENSE文件 氢脆不锈钢SEM图像
CLD探测器的Parnassus：用于FCC-ee探测器仿真与事例重建的生成式机器学习代理模型
高能物理/HEP
针对CLD对撞机探测器仿真与事例重建，利用条件流匹配生成模型代理完整模拟，缓解高能物理研究中的计算瓶颈。
新 见LICENSE文件 高能物理粒子探测器仿真生成式代理模型
Infinity 与 p-Laplace 问题的深度学习求解器与代理模型
通用科学ML
针对非线性分析中的无穷方程与p-Laplace方程，利用PINN和DeepONet求解二维、三维问题及大p值场景。
新 见LICENSE文件 无穷方程p-Laplace方程物理信息神经网络
POPT：用于分布式MIMO纯相位定位的物理信息深度学习
电磁/Electromagnetics
面向双径电磁传播下的窄带相干分布式多输入多输出网络，实现单快照三维纯相位定位。
新 见LICENSE文件 物理信息学习分布式MIMO纯相位定位
基于独立高保真认证的决策门控代理辅助光伏承载力随机优化
电力系统/Power Systems
面向光伏承载力规划，以代理模型辅助不确定条件下多目标随机优化，并独立认证高保真结果。
新 见LICENSE文件 光伏承载力规划代理模型随机多目标优化
基于贝叶斯树邻接文法的方程发现
通用科学ML
面向非线性系统辨识与方程发现的贝叶斯树邻接文法建模框架。
新 见LICENSE文件 方程发现贝叶斯建模树邻接文法
时变声学路径下主动噪声控制的耦合元自适应滤波
声学
针对时变声学路径下的主动噪声控制，利用元自适应滤波和物理路径估计构造优化器特征，实现在线滤波器更新。
新 见LICENSE文件 主动噪声控制元自适应滤波时变声学路径
显著波高预测中单变量深度学习的极限
流体/CFD
系统比较五类深度学习模型在海洋浮标显著波高单变量预测中的表现，并揭示多浮标评估下模型差异极小。
新 见LICENSE文件 显著波高预测海洋浮标深度学习模型比较
机器学习引力波波形代理模型的架构加速
地球物理/Geophysics
面向致密双星并合的引力波波形代理模型，结合JIT编译、向量化与GPU加速提升计算效率。
新 见LICENSE文件 引力波波形代理模型GPU加速
物理信息神经网络的梯度手术
通用科学ML/ScientificML
研究物理信息神经网络训练中的梯度冲突与多任务优化问题，针对刚性和高频偏微分方程提升收敛稳定性。
新 见LICENSE文件 物理信息神经网络梯度冲突多任务优化
Brinkman惩罚方法的共形辛结构与哈密顿PDE算子学习
通用科学ML
揭示Brinkman惩罚正则化哈密顿PDEs保留多共形辛结构的兼容性条件，建立精确局部守恒律，为复杂域结构保持算子学习提供理论基础。
新 见LICENSE文件 哈密顿偏微分方程Brinkman惩罚结构保持学习
DNNsolver：偏振敏感衍射神经网络的高精度深度学习建模方法
电磁/Electromagnetics
DNNsolver提出基于深度学习的偏振敏感衍射神经网络建模方法，解决传统薄元件近似无法捕捉层内电磁耦合的问题，提升高密度光学计算建模精度与效率。
新 见LICENSE文件 衍射神经网络偏振敏感电磁耦合
GridSFM：交流最优潮流求解基础模型
电网优化
基于物理信息图神经网络的交流最优潮流求解基础模型，在54种电网拓扑上预训练，可在10,000节点系统上实现2.45%零样本成本误差。
新 见LICENSE文件 交流最优潮流图神经网络电力系统优化
LVAD治疗患者瓣膜修复的血流动力学计算建模研究
生物医学工程/血流动力学
针对左心室辅助装置(LVAD)治疗中瓣膜功能障碍问题，构建患者特异性图像驱动的计算建模框架，评估二尖瓣和主动脉瓣修复的血流动力学影响。
新 见LICENSE文件 血流动力学左心室辅助装置瓣膜修复
LeafNet：无扩散多层神经网络求解多维非线性双曲型方程
CFD
提出LeafNet算法，通过将双曲守恒律方程重构为光滑解耦合系统，结合无扩散物理信息神经算法近似光滑函数，实现高维双曲方程的精确数值求解。
新 见LICENSE文件 双曲方程神经网络物理信息学习
PR-Smoother：面向数据同化的模拟器保持非高斯平滑方法
地球物理
提出PR-Smoother，一种保持模拟器的摊销平滑器，用于物理数据同化，支持高维非高斯后验分布估计与模拟器校准。
新 见LICENSE文件 数据同化非高斯平滑摊销推理
RFlash：可微分声学模拟与辐射场分解减少超声成像声影
声学/Acoustics
提出RFlash方法，利用可微分声学仿真和辐射场分解减少超声成像中骨组织引起的声影伪影，提升胎儿脑成像的对称性评估精度。
新 见LICENSE文件 声影校正可微分模拟超声成像
SENK：面向电子先验可迁移振动光谱表征的响应态学习
材料/Materials
提出SO(3)等变神经卡尔曼网络（SENK），构建响应态级联解决振动光谱跨化学空间预测难题，适用于分子材料性质预测。
新 见LICENSE文件 振动光谱分子性质预测等变神经网络
SHRAV：物理建模与逆向设计的状态-假设-推理-动作-验证框架
通用科学ML
SHRAV 是一个架构无关的计算框架，通过状态延续核心实现物理建模与逆向设计的可复用计算，适用于物理场预测与数值求解。
新 见LICENSE文件 逆向设计物理建模状态延续
TM4FF：物理约束的 Transformer-Mamba 流场预测框架
流体/CFD
提出 TM4FF 物理约束算子学习框架，融合 Transformer 注意力机制与 Mamba 状态空间模型，实现流场高精度预测与去噪。
新 见LICENSE文件 流场预测算子学习Transformer
二维随机激励Navier-Stokes方程快速平流极限下稳态测度的尺度集中
流体/CFD
通过N=128分辨率数值模拟，研究随机激励二维不可压缩Navier-Stokes方程在快速平流极限下稳态分布向大尺度集中的现象。
新 见LICENSE文件 流体力学Navier-Stokes方程随机激励
介质阻挡放电重新点燃时间预测
电磁/Electromagnetics
针对介质阻挡放电中相同位置连续放电的重新点燃动力学，构建物理降阶模型，无需机器学习即可实现时间预测。
新 见LICENSE文件 介质阻挡放电等离子体物理放电动力学
基于GCN的谐波畸变配电网故障分类模型
电磁/Electromagnetics
提出拓扑感知的图卷积网络模型，利用谐波分量对IEEE 34节点配电网进行故障分类，适用于高比例新能源并网场景。
新 见LICENSE文件 配电网故障分类图卷积网络
基于混合神经密度估计的模拟推理与无分箱Asimov构造
通用科学ML
提出混合神经密度估计方法，结合神经比估计与流模型优势，解决高维无分箱模拟推理中密度归一化与高效采样的难题。
新 见LICENSE文件 模拟推理神经密度估计流模型
基于物理引导ML与多目标优化的Co基高温合金γ'相 solvus 温度逆向设计
Materials
提出物理信息机器学习框架，结合多目标优化实现Co基高温合金成分逆向设计，提升γ'相solvus温度并兼顾合金密度。
新 见LICENSE文件 高温合金逆向设计多目标优化
基于物理驱动框架的参数化周期流建模与有限幅生气动弹性响应分析
流体/CFD
提出周期物理信息神经网络（P-PINN）框架，实现参数化周期流的纯物理驱动求解与有限幅生气动弹性响应分析。
新 见LICENSE文件 PINN流体力学气动弹性
基于界面自编码器的几何算子学习
通用科学ML
提出界面自编码器（IAE）处理几何依赖PDE的神经算子学习，通过有限投影编码在固定区域表示界面-函数状态。
新 见LICENSE文件 神经算子PDE界面自编码器
基于遍历最优控制与生成器学习的分子动力学最优偏置势
材料
将最优偏置问题建模为遍历最优控制问题，通过求解无偏动力学无穷小生成元的线性特征值问题实现加速分子态转变的偏置势学习。
新 见LICENSE文件 分子动力学最优控制生成器学习
奥尔恩斯坦-乌伦贝克活性聚合物的主动自洽场理论
材料/软物质
提出活性自洽场理论（ASCFT）研究奥恩斯坦-乌伦贝克活性聚合物的稳态行为，将经典聚合物场论拓展至非平衡系统。
新 见LICENSE文件 活性聚合物自洽场理论非平衡统计力学
揭示Brinkman惩罚方法的多共形辛结构用于几何自适应、结构保持的哈密顿PDE算子学习
通用科学ML
揭示Brinkman惩罚正则化哈密顿PDE的多共形辛结构，证明其在兼容性条件下保留精确局部守恒律，为复杂域上的结构保持算子学习提供理论支撑。
新 见LICENSE文件 哈密顿PDE算子学习结构保持
数据同化辅助强化学习用于负载不确定性下的电网控制
通用科学ML
研究负载信息质量如何影响电网控制效果，基于DC功率流模型与Grid2Op风格仿真器，探索数据同化与强化学习结合的控制策略。
新 见LICENSE文件 电网控制强化学习数据同化
旋转机械动力学辨识与变工况故障检测的谐波回归ARMA模型
多体/Multibody
提出谐波回归与ARMA结合的旋转机械故障检测模型，针对变工况下纯有理谱假设的局限性，提升动力学辨识精度。
新 见LICENSE文件 旋转机械故障检测ARMA模型
时变形状超材料界面研究
电磁/Electromagnetics
研究通过圆柱形夹杂物几何突变实现超材料时空调制，建立时变散射分析-数值框架，探索电磁超材料动态调控新途径。
新 见LICENSE文件 超材料时空调制电磁散射
普通神经网络实现晶格多体动力学的精确等变性
量子/化学
提出普通多层感知器结合有限群平均实现精确等变性代理模型，用于关联电子系统的力场与跃迁能计算。
新 见LICENSE文件 量子多体等变性神经网络电子结构
空间延展Kolmogorov湍流中的相对周期轨道：从全局到局域化 recurrences
流体/CFD
基于patch自编码器与神经ODE构建分布式降阶模型，研究二维Kolmogorov湍流中的相对周期轨道与局域化recurrences。
新 见LICENSE文件 Kolmogorov湍流周期轨道降阶模型
结合物理模型与动态实验信息的自驱动实验室多组分NASICON快离子导体优化策略
材料/Materials
提出自驱动实验室策略，通过聚合成本函数同时动态评估组分依赖的合成可及性与目标性能，加速多组分NASICON快离子导体的相纯度优化。
新 见LICENSE文件 NASICON快离子导体自驱动实验室
脑到语言解码综述：任务、信号、方法、评估与实践应用
ScientificML
综述脑到语言解码技术，涵盖神经信号采集、表示学习、文本生成等方法，适用于脑机接口与失语症辅助。
新 见LICENSE文件 脑机接口神经解码语言模型
面向增强二次谐波产生的低维有机/无机界面理性设计
材料/Materials
提出物理信息计算筛选框架，通过分解有效二次谐波响应优化二维半导体/有机分子界面的非线性光学特性。
新 见LICENSE文件 二次谐波产生二维材料界面工程
面向铁电翻转建模的扩展主动学习：'金标准'的需求
材料
研究铁电材料翻转建模，比较四种低成本DFT方法与高精度从头算方法的精度差异，为主动学习提供可靠基准。
新 见LICENSE文件 铁电材料主动学习密度泛函理论
PDE-OBS 偏微分方程基准数据集
通用科学ML
PDE-OBS 基准测试的数值解数据集，涵盖 Darcy、Poisson、Helmholtz 等七族偏微分方程的完整计算结果，供科学机器学习模型评估使用。
见LICENSE文件 偏微分方程基准数值解数据集科学机器学习
InternS1-Mini 上下文条件化分子转移模型
量子/化学
基于 InternS1-Mini 的上下文条件化分子转移模型，针对药物性肝损伤（DILI）相关分子转化任务设计，用于化学反应预测与药物发现。
见LICENSE文件 分子转移药物发现化学反应预测
分子转移模型：上下文条件化分子转移（ Carcinogens 场景）
科学ML
基于深度学习的上下文条件化分子转移模型，针对致癌物场景实现分子结构的条件化迁移与生成，助力化学发现研究。
见LICENSE文件 分子转移化学发现分子生成
NVIDIA Warp 与 MjWarp 加速机器人仿真与学习工作流教程
多体/Multibody
HuggingFace 官方博客详解 NVIDIA Warp 物理仿真框架与 MjWarp（MuJoCo-Warp 桥接）的机器人仿真实战，涵盖刚体动力学与接触力学建模。
见LICENSE文件 机器人仿真NVIDIA WarpMjWarp
FREESIA：协方差感知后验传输实现富有表现力和可扩展的数据同化
地球物理
提出FREESIA方法，通过协方差感知后验传输解决非线性观测算子下的多模态后验分布估计难题，提升高维稀疏观测条件下的数据同化精度与可扩展性。
见LICENSE文件 数据同化后验传输协方差感知
面向超音速真空管道运输的CFD-ML驱动Pod几何优化与分段压强-面积管理
流体/CFD
提出CFD-ML集成框架优化超音速真空管道运输Pod几何，基于拉丁超立方采样和贝塞尔曲线参数化实现气动性能设计。
见LICENSE文件 真空管道运输Pod优化贝塞尔曲线
量子与经典计算的联邦化：一种隐私保护的混合方法
量子/化学
提出隐私保护的量子-经典混合计算框架，将参数化量子电路与传统组件结合，应用于化学模拟等量子计算代理场景。
见LICENSE文件 量子机器学习混合量子-经典模型隐私保护
用于相场梯度流的高阶变尺度能量变分神经网络
材料
提出高阶变尺度能量变分神经网络（VS-EVNN），通过界面尺度归一化空间输入处理相场梯度流问题，提升离散精度。
见LICENSE文件 相场能量变分神经网络
流-多孔弹性结构相互作用的无条件稳定二阶Robin分区方法
CFD
针对自由流体区域Stokes方程与多孔弹性区域Biot系统的耦合问题，提出将物理耦合条件等价改写为Robin型界面条件，实现无条件稳定的二阶数值方法。
见LICENSE文件 流固耦合多孔弹性Robin边界条件
太阳中微子地球物质效应快速代理模型
ScientificML
基于残差卷积网络构建太阳中微子地球物质效应的深度学习代理模型，在中微子能量和天顶角参数空间内快速预测跃迁概率。
见LICENSE文件 中微子振荡地球物质效应深度学习代理
有限状态自动机构建紧束缚哈密顿量精确矩阵乘积算子：分形、准晶、树状和双曲晶格
量子/化学
提出有限状态自动机编码递归结构晶格几何，实现紧束缚哈密顿量矩阵乘积算子的精确构造，涵盖分形、准晶与双曲晶格。
见LICENSE文件 紧束缚模型矩阵乘积算子有限状态自动机
基于概率物理信息神经网络的Woods-Saxon参数识别方法
量子/化学
提出概率物理信息神经网络框架，结合WaveNet和ParamNet实现从稀疏光谱数据中恢复原子核Woods-Saxon势参数的正反问题求解。
见LICENSE文件 核物理物理信息神经网络参数识别
MIISO：等几何离群点稳定化的模态积分器
Structural
针对等几何高阶离散中频谱顶部非物理离群点模态问题，提出模态积分器稳定化方法，改善波传播与结构动力学数值解质量。
见LICENSE文件 等几何分析结构动力学波传播
DNNsolver：偏振敏感衍射神经网络的精准高效深度学习建模
电磁/Electromagnetics
提出DNNsolver框架，通过深度学习方法实现偏振敏感衍射神经网络的高精度高效建模范式，解决传统薄元近似无法捕捉层内电磁耦合的问题。
见LICENSE文件 衍射神经网络深度学习建模偏振敏感光学
Delta学习 mechanics: 面向通用科学机器学习的目标设计
Materials
揭示Δ-learning中残差尺度与可学习性之间的复杂关系，指出分子图神经网络在总能量目标上的评估表明，小残差目标未必带来更好的学习效果。
见LICENSE文件 Δ-learning残差学习分子图神经网络
GINIO：面向神经惯性里程计的几何 SO(3) 等变接口
多体/Multibody
提出GINIO框架，实现IMU测量在任意安装姿态下的SO(3)等变性约束，提升惯性里程计在滤波管道中的测量一致性。
见LICENSE文件 惯性里程计IMU等变神经网络
DissipNet：面向耗散系统的深度离散时间循环神经网络建模方法
通用科学ML
DissipNet 通过强制耗散性约束实现耗散动力系统建模，在预测精度与物理性质保持之间取得平衡，适用于控制理论与复杂动力学分析。
见LICENSE文件 耗散系统循环神经网络动力系统建模
HOTICE：复杂环境下全身人形机器人物体搬运
多体
HOTICE 提出人形-物体解耦势场方法，实现全身协同控制与碰撞规避，完成杂乱环境中的物体搬运任务。
见LICENSE文件 人形机器人全身控制物体搬运
JAMB：双臂操作的联合动作-运动扩散策略
多体/机器人
JAMB提出联合去噪双臂动作与运动状态，突破性建模双臂间的几何交互约束，为共享3D场景中的协同操作提供新范式。
见LICENSE文件 机器人双臂操作扩散策略动作生成
KATOsuper：基于灵敏度一致Fourier神经算子的代理加速神经拓扑优化
结构/Structural
KATOsuper框架通过灵敏度一致的Fourier神经算子加速拓扑优化迭代，解决了神经代理模型预测目标与灵敏度之间梯度不一致导致的优化不稳定问题。
见LICENSE文件 拓扑优化Fourier神经算子灵敏度分析
MENO：高效内存神经算子
通用科学ML
基于流形函数编码器的 PDE 神经算子求解器，内存占用与数据分辨率解耦，支持任意形式PDE输入，适合大规模物理仿真。
见LICENSE文件 神经算子PDE求解内存优化
OFDM-ISAC系统星座成形物理层感知隐私：理论、设计与实验
电磁/Electromagnetics
针对OFDM-ISAC系统中被动窃听者利用通信信号进行未授权感知的隐私风险，提出基于几何星座成形（GCS）的感知隐私增强框架，揭示星座依赖测距性能具有接收机特异性。
见LICENSE文件 通信感知一体化OFDM物理层安全
PISCES：面向空间天气异常检测与预警的物理约束太阳风卷积自编码器
地球物理
PISCES 是一种无标注训练的卷积自编码器，在 OMNI 太阳风实测数据上引入物理约束，用于 L1 点太阳风瞬变事件的异常检测与空间天气预报。
见LICENSE文件 空间天气太阳风异常检测
Transformer驱动的地月空间相对运动轨迹优化方法
多体动力学/机器人
利用Transformer网络为地月空间航天器交会对接任务提供热启动初始猜测，加速非凸轨迹优化的求解效率。
见LICENSE文件 轨迹优化航天器制导地月空间
原始BGN平均曲率流方法的收敛性证明
通用科学ML
证明原始BGN方法在时间步τ=h²时以二阶精度收敛于平均曲率流，采用向后误差分析技术。
见LICENSE文件 平均曲率流数值分析向后误差分析
RK对齐振荡消除：恢复全离散激波捕捉DG格式的超收敛性
流体/CFD
提出Runge-Kutta对齐的振荡消除DG框架，修复非线性稳定化对超收敛分析误差结构的破坏，为含激波捕捉的全离散DG格式建立理论基础。
见LICENSE文件 间断Galerkin方法超收敛激波捕捉
AKAPINN：自适应Kolmogorov-Arnold物理信息网络用于拟线性偏微分方程求解
通用科学ML
提出AKAPINN方法，将Kolmogorov-Arnold网络与PINN结合，应用于非线性应变限制偏微分方程的mesh-free求解，包含精确边界假设和伪Huber损失函数。
见LICENSE文件 PINNKolmogorov-Arnold网络拟线性PDE
耦合麦克斯韦-电缆理论模拟鱿鱼巨轴突分支动作电位传播
电磁/Electromagnetics
提出耦合麦克斯韦-电缆框架，结合FDTD与Hodgkin-Huxley/Fitzhugh-Nagumo动力学模拟分支神经元动作电位传播。
见LICENSE文件 神经电磁学动作电位FDTD
Scott-Vogelius元在Freudenthal网格上对k≥4的inf-sup稳定性证明
结构/Structural
本文在三维Freudenthal网格上证明了Scott-Vogelius元对k≥4满足inf-sup稳定性条件，完善了该经典混合有限元方法的理论框架，适用于Stokes问题的散度自由数值求解。
见LICENSE文件 有限元方法Stokes问题inf-sup稳定性
神经CAE代理模型的不确定性量化研究
通用科学ML
研究几何条件化神经代理模型中不确定性量化方法的表现，对比封闭形式与采样方法在跨几何形状、流场预测和工程量上的有效性。
见LICENSE文件 神经代理模型不确定性量化CAE仿真
MARC-TS：连续反应路径学习预测过渡态
量子/化学
提出MARC-TS两阶段框架，通过端点条件化连续路径学习实现任意分辨率的过渡态查询与局部上下文细化，并发布T1x-IRC-8K数据集（8209反应、108万路径几何）。
见LICENSE文件 反应路径过渡态预测化学反应
基于各向异性核的高维函数稀疏网格多层插值方法
通用科学ML
提出张量积多层法（TPML），结合Smolyak稀疏网格与核函数插值，通过耦合核尺度与各层填充距离实现高维函数逼近。
见LICENSE文件 稀疏网格核函数插值高维函数
上下文引导多任务优化：基于数值基础模型的少样本任务间协同学习方法
ScientificML
提出ICG-MTO框架，利用数值基础模型改进少样本场景下多任务优化中的任务间耦合估计，避免负迁移问题。
见LICENSE文件 多任务优化数值基础模型少样本学习
化学簇对BZT材料结构与功能特性的分子动力学模拟研究
Materials
通过分子动力学模拟研究BZT材料中化学簇对铁电与弛豫态结构及功能特性的影响，揭示了局部化学不均匀性对材料性能的调控机制。
见LICENSE文件 分子动力学BZT材料化学簇
基于深度强化学习的人体伴随机器人自适应交互策略
多体/机器人
提出基于深度强化学习的伴随机器人自适应交互策略，突破传统固定位置跟踪局限，实现动态工作空间中的灵活机器人伴随。
见LICENSE文件 深度强化学习人机交互机器人伴随
基于物理引导机器学习与多目标优化的Co基超合金γ'相溶出温度逆设计
材料/Materials
提出物理信息机器学习框架用于Co基超合金逆设计，通过原子尺寸失配等描述符结合多目标优化提升γ'相溶出温度并控制密度。
见LICENSE文件 Co基超合金γ'相溶出温度机器学习逆设计
基于稀疏观测的物理信息网络大气热力预测用于气候感知数字孪生
流体/CFD
研究评估物理信息神经网络在大气热力温度预测任务中的能力，利用气压坐标热力学平流源方程作为物理约束，解决稀疏热力观测条件下的短时预报问题。
见LICENSE文件 物理信息神经网络大气温度预测数字孪生
基于超构光学的角度复用多任务衍射学习机
电磁/Electromagnetics
展示基于超构表面反射腔的五层衍射神经网络，实现角度复用多任务处理功能，突破光学神经网络的扩展性与多任务能力瓶颈。
见LICENSE文件 衍射神经网络超构表面角度复用
带分离截面本构律的修型螺旋软体臂Cosserat建模方法
多体
针对修型螺旋软体臂中承重螺旋域分离的特点，提出分离截面本构律，在局部参考系下评估各螺旋域力学响应并映射回全局坐标系，提升Cosserat rod模型精度。
见LICENSE文件 软体机器人Cosserat rod本构律
循环最速下降法在任意维严格凸二次函数的倍指数收敛
ScientificML
研究循环最速下降法（CSD）在任意维严格凸二次函数最小化问题中的收敛性，证明其具有倍指数收敛速率，扩展了此前仅限二维空间的理论结果。
见LICENSE文件 数值优化凸优化循环最速下降法
物理信息自监督学习实现多丝正比室联合线丝校准与相互作用位置重建
高能物理
提出物理信息自监督学习框架，联合实现多丝正比室的线丝校准与相互作用位置重建，提升粒子探测器对运行条件变化和老化的适应能力。
见LICENSE文件 粒子探测器线丝校准位置重建
高β等离子体电磁能量-电荷守恒全隐式PIC模型
电磁/Electromagnetics
提出全隐式PIC方法在电磁情形下的扩展，实现全局能量与局域电荷的精确守恒，适用于开放磁约束中的高β等离子体平衡模拟。
见LICENSE文件 等离子体模拟PIC方法电磁仿真
Adaption材料科学问答增强数据集
材料
材料科学领域的技术问答数据集，涵盖材料属性、合成方法、表征技术与工程应用的基础与高级主题，支持技术问答模型训练。
见LICENSE文件 材料科学技术问答合成方法
PDE 代理模型基准数据集
ScientificML
PDE 代理模型任务的基准数据集，属于 ai4sci-tasks 评测体系，包含训练轨迹与评估分割，用于验证神经算子与代理模型方法的性能。
见LICENSE文件 PDE代理模型基准数据集科学机器学习
OJOx: 面向建筑施工具身AI的规格条件化演示数据
多体/Multibody
提出建筑施工场景下规格条件化的人体演示数据收集方法，弥合设计模型与物理环境的配置差异。
见LICENSE文件 具身AI建筑施工人体演示
NTBuilder：任意二维晶体纳米管通用构建工具及2000万结构目录
材料
提出任意二维晶体卷曲构管的一般性数学理论，实现为开源软件NTBuilder，提供桌面与网页界面，附带2000万纳米管结构目录。
见LICENSE文件 纳米管二维晶体材料发现
自适应物理信息神经网络综述（Adaptive PINNs Survey）
综述 / 学习资料
专门梳理 PINN 在迁移学习与元学习方向上的改进方法，解决 PINN 收敛难、对 PDE 参数变化需重新优化的核心瓶颈，是把 PINN 推向量产的工程参考读物。
arXiv 预印本（版权归作者） PINN迁移学习元学习
机器人学习中的物理先验嵌入：综述
Multibody
综述机器人学习中物理先验嵌入的方法，涵盖接触力学、刚柔体耦合、多体动力学等物理约束如何提升学习策略的样本效率与可靠性。
见LICENSE文件 机器人学习物理先验多体动力学
NVIDIA Isaac ROS与AI Agent加速ROS 2节点
多体/Multibody
NVIDIA官方教程，演示如何通过Isaac ROS和AI Agent优化ROS 2计算图性能，实现机器人工作负载的GPU加速。
见LICENSE文件 ROS 2NVIDIA Isaac ROS机器人加速
Neural Operator：数据真的就是建模世界的全部吗？科学 ML 范式综述
综述 / 学习资料
数据驱动 + 物理信息神经算子的综述，沿可扩展性、泛化性、数据敏感度三条轴梳理架构谱系（DeepONet / FNO / GNO / PINO / Transformer 系列 / 扩散模型），是理解科学 ML 范式的标准读物。
arXiv 预印本（版权归作者） 神经算子科学 MLDeepONet
神经算子：从理论到应用——科学计算实践入门
综述 / 学习资料
聚焦实践的神经算子教程，覆盖 DeepONet / FNO / PCANet 的高层概念与训练策略，并在 Poisson 与线弹性问题上对比架构差异，还演示了作为贝叶斯反演代理的应用，是工程化落地的入门读物。
arXiv 预印本（版权归作者） 神经算子DeepONetFNO
面向预测的物理知识机器学习综述
综述 / 学习资料
聚焦 PDE 场景的物理知识 + ML 系统综述，把方法分为架构层（损失函数 / 结构化预测 / 数据增强）与数据层（多任务 / 元 / 上下文学习），并提供工业落地视角与开源生态盘点。
arXiv 预印本（版权归作者） 物理信息 MLPDE多任务学习
APT：融合全局-局部注意力的自适应物理 Transformer
原创研究论文
ICML 2026 论文，地下能源系统的几何/网格/物理无关神经算子，用图编码器捕获高分辨率局部异质特征，全局注意力解析长程物理影响；2D 断层 CO2 存储饱和度误差降为原 SOTA 的 1/4，对 GEOS 模拟器实现 19,873× 加速，对 ECLIPSE 实现 6,800× 加速。
arXiv 预印本（版权归作者） 神经算子地下储能CO2 封存
ATOM：面向多任务分子动力学的预训练神经算子
原创研究论文
ICLR 2026 论文，提出准变等原子分子动力学预训练神经算子 ATOM，无需显式分子图，采用时间注意力并行解码多未来状态；自建 TG80 数据集（80 种化合物，250 万飞秒轨迹），在 MD17/RMD17/MD22 上零样本泛化表现优异。
arXiv 预印本（版权归作者） 神经算子分子动力学Transformer
Transolver 即线性 Transformer：重新审视物理注意力
原创研究论文
把 Transolver 的 Physics-Attention 重新形式化为线性注意力的特例，提出 LinearNO（线性注意力神经算子）；在 6 个标准 PDE 基准上达到 SOTA 同时参数平均降低 40.0%、计算成本降低 36.2%，并在 AirfRANS 与 Shape-Net Car 等工业级数据集上表现优异。
arXiv 预印本（版权归作者） 神经算子Transformer线性注意力
Uni-Macro-FRPN：全分辨率跨尺度聚合物学习网络
材料
提出全分辨率聚合物网络FRPN，同时保留原子级细节和单体级连通性，实现长链聚合物性质预测的多尺度建模。
见LICENSE文件 聚合物多尺度建模材料发现
二元椭球粒子混合物中的两阶段有序动力学
Materials
通过大规模分子动力学模拟，研究二元单轴椭球粒子混合物在Gay-Berne势下的非平衡相序动力学，揭示两阶段有序过程的时序特征。
见LICENSE文件 分子动力学相序动力学各向异性势
LPINNs：面向物理知情神经网络的首层门控定位方法
ScientificML
LPINNs 通过在标准密集 PINN 首层隐藏激活上引入输入依赖的局部化函数，为首层单元赋予感受野，以改善长域和高阶算子的优化难题，无需域分割或额外界面损失。
见LICENSE文件 物理知情神经网络PINN改进神经网络局部化
自适应采样的非专家演示数据驱动MPC：性能保证与样本复杂度
多体/Multibody
提出基于非专家演示的数据驱动MPC策略构建方法，通过记忆化非参数策略构造有限时域替代价值函数的Lipschitz正则化上包络，实现无限时域最优控制的逼近。
见LICENSE文件 模型预测控制数据驱动控制强化学习
人工神经网络作为黑盒优化的代理模型
通用科学ML
研究利用人工神经网络构建黑盒优化的代理模型，在无法获得解析函数描述时，通过数值模拟获取目标函数值进行高效优化。
见LICENSE文件 黑盒优化代理模型神经网络