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人工智能的产业化和科研的互补视角|王言 Samsara|青年科学半月谈
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近十年来,以深度学习为代表的人工智能技术出现了长足进展,在多个领域理论实践齐头并进,引发了产业化的浪潮。与传统的学术界主导的机器学习研究不同,工业界通过提供数据和算力,深入参与并推动了此次深度学习的发展。然而因为种种原因,人工智能算法的落地仍然存在重重障碍。很多学术单位通过精彩的研究得到了优良的算法,但因为不熟悉工业界的价值观和开发流程,无法有效落地或获得项目资助。本次报告从工业界在人工智能领域的工作流程出发,着重解释软件工程在整个项目周期中的核心作用,进而剖析人工智能落地的难点,以尽力弥合学术界与工业界之间的观点差异。在此基础上,我们还将介绍几个在实践中常见,但未见学术界重视的难点课题,以推动学界业界共同发展。
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低维引力和多体系统中的量子混沌和非微扰效应|姚顺宇 斯坦福大学|青年科学半月谈
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Quantum Many-Body Scars Meet Non-Hermitian Theory | 王鹤然( 清华大学)| 青年科学半月谈
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基于数值线性代数的量子基准测试 | 董玉龙 加州大学伯克利分校 | 青年科学半月谈
CHGNet: 嵌入电荷信息的预训练通用图神经网络力场 | 邓博文(加州大学伯克利分校)|青年科学半月谈
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非布洛赫能带理论及其在开放量子系统中的应用|宋飞 清华大学
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