提示詞描述

主要標題二的圖示計畫 副標題 1 的圖示：物理規則化損失函數的多目標協同設計 視覺概念：損失函數平衡的示意圖。 核心組成： 圖像中心是一個平衡器或混合器。 平衡器的左側托盤是「數據損失」（圖示：圖表和數據點），右側托盤是「物理損失」（圖示：物理公式和勾選符號）。 平衡器上方是一個可調節的權重係數 λ（類似於滑動變阻器或旋鈕），動態調整兩側的貢獻。最終，平衡的輸出指向「總損失函數：L_total = L_data + λ*L_physics」。 背景可以顯示總損失隨訓練迭代次數減少的曲線。 副標題 2 的圖示：嵌入先驗知識的網路結構引導機制 視覺概念：物理引導的網路架構圖。 核心組成： 一種特殊的網路結構圖，不同於傳統的全連接網路。 網路有多個分支，每個分支的入口都標記有來自不同物理機制的引導（例如「塑性主導分支」、「脆性斷裂分支」）。 在網路的某些層中，使用符合物理意義的自定義激活函數（標記函數圖），或者存在反映因果關係的跳躍連接（信息流用箭頭指示，例如從「應力」層到「去除」層）。 圖說強調「由物理結構引導的設計」。 副標題 3 的圖示：融合模型的訓練策略和優化算法 視覺概念：交替優化路徑圖。 核心組成： 以訓練循環（Epoch）為橫軸，顯示兩個損失的下降軌跡。 使用雙線圖或分階段的背景顏色來表示不同的訓練階段：例如，第一階段側重於優化數據損失（L_data 快速下降），第二階段共同優化物理損失（L_physics 開始下降），第三階段精細調整（兩者協同下降）。 該圖可以嵌入算法偽代碼框，突出顯示諸如「交替最小化」或「自適應權重更新」等關鍵步驟。 主要標題三的圖示計畫 副標題 1 的圖示：多尺度預測性能的協同驗證方法 視覺概念：多尺度對齊比較圖。 核心組成： 垂直並列三組預測與測量比較圖。 頂部（微觀）：預測的單個划痕形態輪廓與 SEM 照片輪廓的疊加比較。 中部（介觀）：預測的表面粗糙度 3D 形態雲圖與白光干涉儀測量雲圖的比較。 底部（宏觀）：預測的材料去除深度剖面曲線與測量的剖面曲線的比較。 每組比較都標記有定量誤差指標（例如 RMSE），整體顯示跨尺度的連貫性。 副標題 2 的圖示：小樣本和泛化條件下的模型魯棒性測試 視覺概念：泛化性能雷達圖或氣泡圖。 核心組成： 一個雷達圖，具有多個軸，代表不同的挑戰性條件：例如「少量訓練樣本」、「新磨料」、「新材料」、「新工藝參數」。 在雷達圖上繪製兩條曲線：一條是純數字