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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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陈默涵:国产开源密度泛函理论软件ABACUS介绍
陈默涵:密度泛函理论基础
陈默涵:ABACUS 3.0:共建AI辅助的新一代电子结构算法平台
张林峰:AI for Science开源社区实践与思考
王涵:基于深度学习的分子动力学模拟
徐贲:深度学习势在磁性材料中的开发与应用
王中林:面向AI时代的自驱动传感
郑大也:ABACUS使用基础
鄂维南:发生在当下的科技革命
DeepModeling:我们的“开源集市”需要什么
江俊:“谱-构-效”数据驱动的机器化学家
黄铁军:高精度生命模拟
郑家新:机器学习力场应用于锂金属负极生长机理研究
周耀旗:蛋白质设计:能量函数和AI
胡太平:dflow+X在材料科学领域中的应用
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
欧琪:DeePKS-ABACUS
白晓旷:ABACUS开发流程介绍
戴付志:深度势能助力材料研究
董彬:机理与数据融合的计算成像
王延泽:dflow+强化动力学——一种同步学习框架的工作流实现
段辰儒:量子化学遇上机器学习:化学发现的 自主计算工作流程
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
鄂维南:AI for Science专题论坛开幕致辞
陈默涵:局域轨道基矢量
刘杰:Accurate and Efficient Molecular Dynamics
胡晓光:飞桨框架核心技术与科学计算
张铎:基于DeePMD的可迁移大规模预训练模型
刘锦程:机器学习力场在表面负载金动态催化中的应用
张平文院士:机理与数据的融合计算
汪硕:原子态密度(DOAS)揭示快离子导体中的无序阻挫态机制和扩散机理
dflow Tutorials - 新手村任务
宿彦京:材料人工智能技术
周巍青:密度泛函理论与ABACUS简介
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
Zhuoyuan Li: APEX hands-on
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
许志钦:AI for Combustion: model reduction and simulation acceleration
宋乐:AI for Drug Design
ABACUS开发基础-提交PR和测试