可能应用场景：
（1）工程结构监测、检测数据分析、视频处理，尤其使用Python，可以使工程人快速实现以往只有程序员才能完成的小项目。
（2）重写传统工程应用程序，例如理正、边坡稳定分析、钢结构计算等。
（3）训练垂直领域的应用，例如小编这一年在尝试的：训练一个会土力学的岩土工程师。
（4）借助开源工程算法，实现BIM建模、数值分析。
（5）结合图形算法，分析CAD绘图，实现自动出图，算量。【团队】
当前仍存缺陷：
（1）大模型对于数学公式的理解还在初高中阶段，复杂的高等数学会偏离实际。
（2）大模型对于几何图形的理解还在小学生阶段，基本上无法接入工程应用。
（3）LLMA算法本质上还是高阶的统计学，距离人类逻辑思维差很远。
笔者在CNKI等论文网站发现基于Python的岩土工程论文不少，这些论文通常关注于将现代计算技术和先进的数学模型应用于岩土工程的问题解决中。
以下是几个基于Python的岩土工程前沿研究方向的例子，以及一些可能的论文主题，后面会针对这些问题写一写文章：
1. 数据驱动的岩土工程分析
方向：利用Python中的机器学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络等）来预测岩土材料的性质，比如剪切强度、压缩模量等。 论文： "Machine Learning Models for Predicting Shear Strength of Soils Using Python" - 该论文可能探讨了如何利用Python中的Scikit-Learn库来构建预测土壤剪切强度的模型。
2. 物理信息神经网络（PINNs）在岩土工程中的应用
方向：开发物理信息神经网络来解决岩土工程中的非线性问题，如饱和土的固结问题。 论文： "Physics-Informed Neural Networks for Nonlinear Consolidation Problems in Geotechnical Engineering" - 这篇论文可能介绍了如何使用Python和TensorFlow或PyTorch框架来构建PINNs模型，以解决岩土工程中的固结问题。
3. 岩土工程中的自动化建模
方向：利用Python和PLAXIS或其他岩土工程软件的API来实现自动化建模和分析。 论文： "Automated Modeling and Analysis of Geotechnical Structures using Python and PLAXIS" - 此论文可能会详细介绍如何通过Python脚本与PLAXIS软件接口交互，以提高岩土工程项目的设计效率。
4. 岩土工程中的深度学习应用
方向：利用深度学习技术进行岩土工程中的灾害预测，如滑坡、地面沉降等。 论文： "Deep Learning for Landslide Susceptibility Mapping: A Case Study Using Python" - 论文可能聚焦于如何使用Python和深度学习框架来分析遥感影像数据，以评估特定区域发生滑坡的可能性。
5. 岩土工程中的优化设计
方向：利用Python进行岩土工程结构的优化设计，如基础设计、挡土墙设计等。 论文： "Optimization of Retaining Wall Design Using Genetic Algorithms in Python" - 该论文可能展示了如何利用Python中的遗传算法来寻找最优的挡土墙设计方案。
会用谷歌的道友，可以直接搜索关键词，如“Python geotechnical engineering”，“machine learning geotechnical”，“deep learning landslide prediction”
下图是大模型的最新性能，举例求解工程问题又进了一步：
小破站已升至GPT4.0
可以识别图片（表格、公式、CAD），并与ChatGPT4.0交互。
https://intumu.com/chatgpt?stream=true
AIGC经验总结链接：
https://oan3m7w1ar.feishu.cn/docx/Qveldax4zoFNSXxV96wccaa2nee?from=from_copylink
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