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京东 11.11 红包
李阳兴:碳中和背景下动力电池的可持续发展 DFT & AI for Electrochemistry
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dflow:共同构建AI for Science和云原生时代的科学计算工作流
陈默涵:ABACUS 3.0:共建AI辅助的新一代电子结构算法平台
DeePKS+ABACUS:AI辅助的电子结构方法
黄铁军:高精度生命模拟
朱维良:新药设计的挑战与AI时代的机遇
DeepModeling Hackathon 2.0 开幕式
AI for Electrochemistry赛道培训
DeepFlame: 共建AI for Science时代的燃烧反应流体计算平台
张天汉:祖传代码的一次新生dflow和fortran77如何结合
张林峰:共建AI+大尺度电子结构模拟未来
王中林:面向AI时代的自驱动传感
Zhuoyuan Li: APEX hands-on
dflow Tutorials - 新手村任务
王磊、王涵、陈默涵、柯国霖:AI for Science专题论坛圆桌讨论
欧琪:DeePKS-ABACUS
黄超兰:AI如何解决真正的临床需求
黄云刚:AI和产业化结合的发展思路
王轩泽:AI为金属材料科学的研究和产业化带来的一些变化
AI for Life Sciences赛道培训
神经算子与计算成像研讨会
Linfeng Zhang: Deep Potential at scale
郑大也:ABACUS使用基础
张强:能源化学与数据科学的融合发展 以高比能电池研究为例
许志钦:AI for Combustion: model reduction and simulation acceleration
AI for Life Sciences赛道决赛答辩
王延泽:dflow+强化动力学——一种同步学习框架的工作流实现
黄晶:Efficient utilization of Structural Information in CADD and AIDD
蒲建锟等:dflow从SMILES到力场
王一博:主动学习训练(DP-GEN调用DFT生成训练数据集)
陈默涵:密度泛函理论计算流程
宿彦京:材料人工智能技术
DMFF: 共建生产级可微分力场计算引擎,让复杂力场参数优化不再难
张林峰:在AI for Science的道路上,从优秀走向卓越
陈默涵:密度泛函理论基础
AI4S产业化落地圆桌会谈
刘杰:Accurate and Efficient Molecular Dynamics
王一博:DeePMD原理
王冬冬:AI for Science新范式驱动药物研发新工具及其应用案例
柯国霖:药物设计中的大规模机器学习实践
曹政:全面提效-云上大计算助力AI For Science尽情奔跑