本文探讨了机器学习在电子显微镜中的应用，特别是在数据分析和实验优化方面的挑战与机遇。研究提出通过激光扫描显微镜实现压缩感知，以提升图像质量并减少数据采集时间。机器学习在去噪和语义分割等领域的应用逐渐被认可，未来可能实现人机协作的自动化实验。此外，研究分析了初始实验条件对深度学习的影响，并强调合成数据在模型性能提升中的作用。

该文综述深度学习在科学与工程建模中的应用，涵盖纳米孔离子运输、电极生产参数优化、生化系统动力学预测、电导率测量加速、生物医学实验调度、数据稀缺应对、搅拌沉积温度分布预测、液态金属喷射成型质量预测、半导体叠加误差影响预测，以及保证代数约束准确性的解耦系统方程学习方法。