该文综述机器学习与物理的交叉研究，涵盖光物理不可克隆函数的学习、晶格PUF安全性、高斯近似势量子计算、可学习激活函数鲁棒性、物理信息神经网络裂纹识别、卷积网络预测无序网络泊松比、概率计算与自旋电子器件应对摩尔定律放缓、深度网络防御物理层欺骗攻击及光子芯片加速期权定价。