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介绍了 latent PDE mapping，一种物理信息学习技术，通过将 PDE 残差拉回到潜在几何结构，实现稀疏训练数据下的高效几何泛化。在心脏电生理 PDE 基准测试中，仅使用 15 个训练样本即展示了显著误差降低。

提出了一种知识引导的两阶段迁移学习框架，采用轻量级GPT-2风格的Transformer，用于有限数据下的跨域轴承故障诊断，在仅使用10%标记数据的情况下实现了92.61%的准确率。