[更新中] 老板微信转发给我的。虽然没钱掏培训费,但是可以参考一下课程内容,在此mark一下。
背景
Prof. QG 非常认可我,在所里开会时专门表扬了我。Prof. QN表示对我很感兴趣,通过他我也有机会了解门槛。首先要感谢QG和QN教授。
一起吃了一顿饭,和QN聊了聊,发现他非常认真务实。我提出对学科前沿不了解也摸不到,次日他便发给我了一篇公众号文章。打开其实是一则广告。不过对于课程内容进行了非常详细的介绍,对于我这种不知道学什么好的来说很有参考作用。只是读读前面几页就有不少收获,了解了很多概念,拓宽了视野。对于一些领域空泛的印象也落到了实处。
虽然是一则广告,但是对我有很大帮助,因而贴一下原文地址:
重磅进展 | 引爆学术界核弹,合金材料领域迎来史诗级进展,寒门博士一作Nature!
以机器学习分子动力学部分课程内容为主记录。
概念与黑话
ML-FFs: Machine Learning Force Field
MD: Molecular Dynamics
DFPT: Density Functional Perturbation Theory 密度泛函微扰理论
DP: Dynamics Programming
MPNN: Message Passing Neural Network 消息传递图神经网络
BPNN: Back Propagation Neural Network 反向传播神经网络
RNN: Recurrent Neural Network 递归神经网络
CNN: Convolutional Neural Network 卷积神经网络
ANN: Artificial Neural Network
ResNet: Deep Residual Network 深度残差网络
LAMMPS: Large-scale Atomic/Molecular Massively Parralld Simulator
DeepH: 跳过DFT的自洽求解过程,直接预测哈密顿量的
日后谈
破案了,老师连看都没看就发给我了🤡
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