本文介绍了物理信息神经网络在固体力学中的应用方法，通过多网络模型结合动量平衡和本构关系，准确呈现场量变量。探索了该框架在机器学习中的应用，并发现物理信息对提高模型鲁棒性有很大作用。

本文介绍了使用卷积神经网络进行平面杆结构的运动学分析，通过构建图像数据集和训练卷积神经网络模型，实现了100%的准确率。多样化数据集可以提高模型的泛化能力，卷积神经网络在结构力学运动学分析领域具有实际价值。

本文介绍了物理增强机器学习（PEML）的特点、用途和动机，并通过对 PEML 技术的最近应用和发展的全面探索，展示了 PEML 在解决复杂挑战中的潜力。通过对单自由度 Duffing 振子的简单工作示例的应用，突出了不同 PEML 方法的个体特征和动机。提供这些工作示例的代码，以促进合作和透明度，并为读者提供实用的示例。作为基础性贡献，本文强调了物理洞察力和机器学习能力的协同作用，在推动科学和工程研究的边界上的重要性。