利用生物力学和人工智能改善青光眼诊断、预后和管理研究员-新加坡眼科研究所(SERI)和杜克-新加坡国立大学医学院
我们在麻省理工学院，欢迎您在今年夏天亲自加入我们，参加2022年6月13日至17日的实践设计到产品预测多尺度材料设计课程。所有课程注册者在完成课程后将获得麻省理工学院证书。
https://professional.mit.edu/course-catalog/predictive-multiscale-materi..。
杂志:固体数学与力学
亲爱的同事们,
基于物理的深度神经网络对复杂几何结构的无网格分析
教授n Sukumar加州大学戴维斯分校
我们最近提出了一种方法，使用距离场来精确地在物理神经网络(PINN)中施加边界条件。此贡献可以作为arXiv预印本．
如果你对机器学习技术在力学问题中的应用感到好奇，我们最新的论文可能会让你感兴趣。本文提出了一种基于微力学的短纤维复合材料人工神经网络模型。你可以在这里找到纸张:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1359836821001281
我所在的哥伦比亚大学土木工程与工程力学系课题组现正招聘博士后一名。我们正在寻找计算力学领域的博士后。应聘者应具有路径相关材料动态响应建模方面的专业知识。我们的项目是专门针对的应用机器学习(强化学习，图嵌入)用于计算可塑性和损伤。
对深度学习、科学计算、解决方案和PDE反演方法感兴趣?
查看预印本:
https://www.researchgate.net/publication/341478559_SciANN_A_Keras_wrappe..。
力学中的机器学习(ML)是一个引人入胜和及时的话题。这篇文章遵循了一个善意的邀请，通过概述我过去和现在与该领域的学生和合作者的研究成果，提供了一些关于使用ML算法解决力学问题的想法。首先为不熟悉该主题的同事提供了关于ML的简要介绍，然后是关于ML在力学中的有用性的部分，最后我将思考该领域的挑战和机遇。
1.
长话短说，我认为我可以“看到”机器学习(包括深度学习)实际上可以被视为一个基于规则的专家系统，尽管是一种特殊的系统。
我相信一定有人写过文章来表达这种观点。然而，简单的谷歌搜索并没有让我找到任何有用的材料。
如果有人能指出这方面的参考资料，我将不胜感激。提前谢谢你。
2.
职位描述:我们正在寻找一个聪明的，充满活力的，高度积极的个人在眼科应用的转化生物力学研究。如欲了解更多本所的资料，请浏览:http://www.bioeng.nus.edu.sg/oeil/．
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