【直播】MLST在线研讨会 | 机器学习：大型设施

本次研讨会由IOP Publishing主办，于2021年4月27日22:00开始，授权蔻享学术进行网络直播。

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NEWS

Machine Learning: Science and Technology (MLST)期刊将在今年推出一系列免费在线研讨会，涵盖机器学习领域新兴学科和当前研究主题，并为您带来领域内研究人员引人入胜的演讲。

会议信息：

• 研讨会主题：机器学习：大型设施

• 日期：4月27日，星期二

• 时间：晚上10:00 – 00:00 （北京时间）

演讲嘉宾：

• Professor Tony Hey – Science and Technology Facilities Council, (UK)

• Dr Tim Snow – Diamond Light Source (UK)

• Professor Alessandro Sepe – Shanghai Synchrotron Radiation Facility (China)

• Dr. Stuart Campbell – National Synchrotron Light Source, Brookhaven (USA)

座谈会讨论嘉宾：

• Dr Kerstin Kleese Van Daam – Brookhaven National Laboratory (USA)

• Dr Paolo Mutti – Institut Laue-Langevin (FRA)

• Dr Miguel Gonzales – Institut Laue-Langevin  (FRA)

• Dr Vincent Favre-Nicolin – European Synchrotron Radiation Facility (FRA)

• Dr Jeyan Thiyagalingam – Rutherford Appleton Laboratory (UK)

MLST期刊特刊——机器学习：大型设施

特刊通过汇集机器学习领域针对大型设施数据的研究文章、综述和观点，突出了在大型科学设施中进行的机器学习研究和应用。该系列包括：

• 机器学习技术的进步以及受到设备数据挑战的启发，
  

• 机器学习在分析设备数据方面的应用，

• 机器学习与传统物理模拟的结合，

• 在工厂开发的基于机器学习的新工具，

• 机器学习在设备操作中的应用。

期刊介绍

Machine Learning: Science and Technology

Machine Learning: Science and Technology （MLST）是一本跨学科期刊，致力于发表智能机器在物理、材料科学、化学、生物学、医学、地球科学、天文学和工程学等多学科领域的应用和发展。涉及领域包括：物理学和空间科学；设计和发现新材料和分子；材料表征技术；模拟材料、化学过程和生物系统；原子和粗粒度模拟；量子计算；生物学、医学和生物医学成像；地球科学（包括自然灾害预测）和气候学；模拟方法和高性能计算。同时，也包括机器学习方法在概念上的新进展：新的学习算法；深度学习架构；核心方法；概率和贝叶斯方法；生成方法；强化和主动学习；经常性和基于时间结构的方法；神经启发方法（包括神经形态计算）。

文章内容来源于“IOP出版社”公众号

编辑：黄琦

——往期回顾——

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