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专注AI+第一性原理计算的研究生
文献阅读
物理学与深度学习:2024年诺贝尔物理学奖介绍(AI文献阅读)
时间、信息与人工智能(AI文献阅读)
写给物理学家的生成模型(AI文献阅读)
人工智能和数据驱动的计算模拟(AI文献阅读)
基于机器学习的材料设计(AI文献阅读)
深度学习与第一性原理计算(AI文献阅读)
基于机器学习和第一性原理计算的Janus材料预测(AI文献阅读)
二维磁性材料的第一性原理计算(AI文献阅读)
拓扑能带理论在第一性原理计算中的应用(AI文献阅读)
拓扑材料的第一性原理计算研究(AI文献阅读)
磁性拓扑能带理论与拓扑材料的搜索(AI文献阅读)
Schnet-分子和材料的深度学习结构(AI文献阅读)
机器学习和第一原理模型的集成(AI文献阅读)
拓扑电子材料目录(AI文献阅读)
深度学习密度功能理论哈密顿量用于有效的电子结构计算(AI文献阅读)
磁性超结构的深度学习电子结构计算(AI文献阅读)
一种用于高效混合密度泛函计算的深度等变神经网络方法(AI文献阅读)
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Last update: 2025-07-21
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