数据驱动下的人工电磁材料逆向设计与智能优化研究
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当前工业界与学术界对掌握“电磁仿真 + 机器学习”复合能力的工程师需求激增。然而，市场上多数培训要么只讲电磁仿真基础，要么只讲通用神经网络原理，缺乏将两者深度融合、从数据生成到模型训练再到仿真闭环验证的完整流程教学。同时，CST、Python/Matlab联合仿真与自动化建模的门槛较高，初学者往往耗时在环境搭建与脚本调试上，难以快速聚焦核心设计思想。
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