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DeepModeling：我们的“开源集市”需要什么
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王涵：基于深度学习的分子动力学模拟
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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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张林峰：AI for Science开源社区实践与思考
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DeepModeling Hackathon 2.0 开幕式
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DeepH：深度学习DFT哈密顿量
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柯国霖：药物设计中的大规模机器学习实践
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鄂维南：AI for Science专题论坛开幕致辞
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王磊、王涵、陈默涵、柯国霖：AI for Science专题论坛圆桌讨论
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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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胡太平：dflow+X在材料科学领域中的应用
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宋乐：AI for Drug Design
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神经算子与计算成像研讨会
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蒲建锟等：dflow从SMILES到力场
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dflow Tutorials - 新手村任务
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鄂维南院士：再谈AI for Science
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陈默涵：密度泛函理论计算流程
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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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宿彦京：材料人工智能技术
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张平文院士：机理与数据的融合计算
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王中林：面向AI时代的自驱动传感
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徐贲：深度学习势在磁性材料中的开发与应用
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Tongqi Wen: Deep Potentials for Alloys and Metallic Glasses
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DeepModeling 2022社区年会：圆桌讨论
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Zhuoyuan Li: APEX hands-on
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欧琪：DeePKS-ABACUS
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Uni-Mol 原理与背景介绍
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黄铁军：高精度生命模拟
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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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陈默涵：国产开源密度泛函理论软件ABACUS介绍
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董彬：机理与数据融合的计算成像
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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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DeepModeling 2022社区年会：重大科学项目发布
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廖恒博士：人工智能的思考
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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
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江俊：理实交融的机器化学家探索
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江俊：“谱-构-效”数据驱动的机器化学家
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诺贝尔化学奖得主Roald Hoffmann教授：SIMULATION VS UNDERSTANDING
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陈默涵：ABACUS 3.0：共建AI辅助的新一代电子结构算法平台
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戴佳钰：极端条件下材料特性
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Linfeng Zhang: Deep Potential at scale