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DeepH：深度学习DFT哈密顿量
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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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郑大也：ABACUS使用基础
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DeePKS+ABACUS：AI辅助的电子结构方法
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鄂维南：发生在当下的科技革命
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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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戴付志：深度势能助力材料研究
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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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廖恒博士：人工智能的思考
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王延泽：dflow+强化动力学——一种同步学习框架的工作流实现
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蒲建锟等：dflow从SMILES到力场
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王一博：AI4S Cup学习赛—从这里开始你的AI4S征途
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刘杰：Accurate and Efficient Molecular Dynamics
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【教程】DP开发者亲授：一节课学透DeePMD-Kit原理
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欧琪：DeePKS-ABACUS
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DeepModeling Hackathon 2.0 开幕式
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董彬：机理与数据融合的计算成像
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周耀旗：蛋白质设计：能量函数和AI
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DeepFlame: 共建AI for Science时代的燃烧反应流体计算平台
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张与之：DeePMD原理介绍与上机实践
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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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曹龙兴：General approach to design of miniprotein binders to arbitrary protein
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鄂维南：AI for Science专题论坛开幕致辞
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刘铁岩：Combating COVID-19 with computational approaches
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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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许志钦：AI for Combustion: model reduction and simulation acceleration
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王振雨：CALYPSO原理介绍及上机实战
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周巍青：密度泛函理论与ABACUS简介
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柯国霖：Uni-Fold-Multimer: Open-Source and Beyond
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贾伟乐：Extending the limit of molecular dynamics of ab initio accuracy with machine
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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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黄超兰：AI如何解决真正的临床需求
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DP答疑交流活动第二期：数据准备