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张铎：基于DeePMD的可迁移大规模预训练模型
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张雨佳：深度学习训练（DeePMD-kit 之NVNMD模型训练） + NVNMD上机实战（逐步操作教程）
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张铎：DPA-2：基于预训练的机器学习势函数原理介绍及上机实践
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王一博：DeePMD上机实践
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张天汉：祖传代码的一次新生dflow和fortran77如何结合
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宋乐：AI for Drug Design
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DP答疑交流活动第四期-DeePMD-kit模型训练与测试
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王靖琦：纳米多孔材料3D表示学习框架和预训练模型
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DP答疑交流活动第二期：数据准备
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Zhuoyuan Li: APEX hands-on
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董彬：机理与数据融合的计算成像
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陈默涵：结合机器学习方法的国产开源密度泛函理论软件ABACUS介绍
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欧琪：ABACUS+DeePKS
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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
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黄铁军：高精度生命模拟
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陈默涵：密度泛函理论基础
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郑大也：ABACUS使用基础
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DeepModeling Hackathon 2.0 开幕式
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蒲建锟等：dflow从SMILES到力场
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周耀旗：蛋白质设计：能量函数和AI
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郑家新：机器学习力场应用于锂金属负极生长机理研究
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戴佳钰：极端条件下材料特性
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王磊：基于深度生成模型的变分自由能计算
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鄂维南：发生在当下的科技革命
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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
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江俊：“谱-构-效”数据驱动的机器化学家
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鄂维南院士：再谈AI for Science
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刘杰：Accurate and Efficient Molecular Dynamics
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刘锦程：机器学习力场在表面负载金动态催化中的应用
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张铎：机器学习势函数：从DeePMD到DPA-2
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鄂维南：AI for Science专题论坛开幕致辞
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王一博：主动学习训练（DP-GEN调用DFT生成训练数据集）
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DP答疑交流活动第六期：DeePMD-kit上机实践
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王紫东：对于科学智能创新和落地的思考和建议
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DeePKS+ABACUS：AI辅助的电子结构方法
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拓娉：DeePMD用于研究有机无机复合钙钛矿的XRD衍射谱峰异常现象
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Beyond DeePMD：复杂体系势能面建模最新进展分享与实战指导
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【教程：原理 + 实战快速了解】Hackathon_2_DeePMD-kit
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夏宁：数据驱动的智能化化学合成