本文探讨了物理信息神经网络（PINNs）在固体力学中的应用，展示了其在弹性动力学和复杂几何体建模中的有效性。通过结合动量平衡和本构关系，PINNs 提高了模型的鲁棒性和准确性，尤其在无标注数据和复杂边界条件下表现突出。此外，该方法在多尺度问题和拓扑优化中的潜力也得到了验证，为科学与工程领域的高级建模提供了新思路。

本文探讨了卷积神经网络（CNN）在机器人手术技能评估、婴儿神经发育预测和人体姿势估计等领域的应用。研究表明，CNN能够有效提取特征，提升传统方法的性能，展示了深度学习在计算机视觉和生物医学领域的潜力。

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。