在深度学习与流体力学融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。

目前在 Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：

1、： 流体力学方程的求解：利用深度学习模型来求解流体力学的基本方程，如纳维-斯托克斯方程。

2、 湍流模拟：应用深度学习技术来改进湍流模型，提高湍流模拟的准确性和效率。

3、流场重建与超分辨率： 流场重建与超分辨率：使用深度学习算法对流场数据进行超分辨率重建，提升现有数据的分辨率，以更精确地模拟和分析流体流动。

4、 流动特征识别与分类：利用深度学习模型来识别和分类流体流动中的关键特征。

5、流动控制与优化 流动控制与优化： ：应用深度学习进行流动控制策略的优化，以提高流体机械的性能。

6、 计算流体动力学（CFD）与机器学习的结合 ）与机器学习的结合： ：将深度学习集成到传统的 CFD 软件中，以提高计算效率和精度。

7、物理约束神经网络 物理约束神经网络： ：开发满足物理守恒定律的神经网络模型，如保辛神经网络。

8、激波和边界层过渡 激波和边界层过渡： ：利用深度学习预测和分析流体中的激波以及边界层的过渡现象。

9、实验数据与模拟数据的融合 实验数据与模拟数据的融合： ：使用深度学习来提高流体力学模型的预测能力。

10、新兴技术与流体力学的交叉 新兴技术与流体力学的交叉： ：如神经辐射场流场重构等新兴技术在流体力学中的应用。

适合流体力学相关领域的科研人员，力学、航空航天科学与工程、工业通用技术及设备、动力工程、船舶工业、建筑科学与工程、石油天然气工业、机械工业、汽车工业、环境科学与资源利用等领域的工程师，工业自动化、机器人、智能制造等相关行业从业者，跨领域研究人员。