本研究通过迁移学习解决晶格热导率数据稀缺问题，采用深度学习模型ParAIsite进行微调，首次在低质量数据集上预训练，再在高质量小型数据集上微调，显著提高热导率预测的精度和可推广性。

利用物理知识驱动的深度学习方法解决异质固体中的参数化偏微分方程，通过建立热导率、温度和热流之间的联系，使用离散弱形式的损失函数定义方法，提高了训练效率。与有限元方法相比，使用训练有素的神经网络可以更准确且更快地预测温度和通量剖面。与纯数据驱动方法相比，该方法在未知情况下具有更高的准确性。

本文讨论了几篇博士论文的阅读和思考方法，其中包括研究GaN材料的声子性质和热导率、电子器件的散热问题以及氧化镓材料的热导率和界面热导。文章总结了每篇论文的主要工作，并指出了研究中存在的不足和需要解决的问题。最后，文章总结了自己的研究内容和思路。

利用物理知识驱动的深度学习方法解决异质固体中的参数化偏微分方程，通过建立热导率、温度和热流之间的联系，使用离散弱形式的损失函数定义方法，提高了训练效率。与有限元方法相比，使用训练有素的神经网络可以更准确且更快地预测温度和通量剖面。与纯数据驱动方法相比，该方法在未知情况下具有更高的准确性。

利用物理知识驱动的深度学习方法解决异质固体中的参数化偏微分方程，通过建立热导率、温度和热流之间的联系，使用离散弱形式的损失函数定义方法，提高了训练效率。与有限元方法相比，使用训练有素的神经网络可以更准确且更快地预测温度和通量剖面。与纯数据驱动方法相比，该方法在未知情况下具有更高的准确性。

利用物理知识驱动的深度学习方法解决异质固体中的参数化偏微分方程，通过建立热导率、温度和热流之间的联系，固定边界条件，并使用离散弱形式的损失函数定义方法，提高了训练效率。与有限元方法相比，使用训练有素的神经网络可以更准确、更快地预测温度和通量剖面。该方法在未知情况下具有更高的准确性。

该研究使用机器学习方法预测材料导热性，引入了一种新颖的神经网络模型，性能更一致规范化。但准确性仍有限，最佳误差达50-60%。