突破非线性耦合极限：深度解析 LSTM-PINN 在稳态电流体力学激波类问题中的统一标杆研究
本文深度剖析了利用 LSTM-PINN 架构解决二维稳态电流体力学（EHD）中强耦合、高梯度激波类问题的最新标杆研究，展示了循环神经网络在捕捉复杂空间结构方面的巨大潜力。
物理信息神经网络
超越重叠限制：PtychoPINN实现单次曝光、无重叠相干成像深度解析
PtychoPINN框架通过结合可微分物理模型与深度学习，成功实现了X射线相干成像的单次曝光、无重叠重建，显著提升了数据处理速度、剂量效率与泛化能力，为现代同步辐射和XFEL光源的科学探索开辟了新路径。