EPFL（洛桑联邦理工学院）

Physics-Informed Neural Networks for Thermophysical Property Retrieval

具有物理信息的神经网络用于热物理性质检索

Ali Waseem, Malcolm Mielle

机构 * Schindler EPFL Lab（施耐德EPFL实验室） ； Schindler（施耐德） 纠错

AI总结 本文提出基于PINN的迭代框架，用于在实地条件下可靠估计材料的热导率，通过正向热问题求解与参数优化的交替过程，实现高精度的热物理性质检索。

Comments 26 pages, 4 figures, 3 tables

Exact Learning of Arithmetic with Differentiable Agents

精确学习算术的可微代理

Hristo Papazov, Francesco D'Angelo, Nicolas Flammarion

机构 * TML Lab, EPFL（EPFL TML实验室） 纠错

AI总结 本文提出通过可微有限状态转录机实现精确算术学习，展示模型在微小数据集上可泛化至长输入的无误差表现。

Comments Accepted at the 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: MATH-AI