本研究提出了一种新颖的自回归变换（ART）方法，有效解决了图像对齐在特征稀疏、极端尺度和大变形下的不足，实验结果表明ART在复杂条件下表现优异。

本文提出了一种基于能量的物理信息神经网络（PINNs）框架，旨在解决无摩擦接触问题及大变形挑战。该框架利用Lennard-Jones势能模拟接触现象，并结合多种技术提升鲁棒性，研究表明其在复杂接触问题上的效率可与商业有限元软件相媲美。