Linfeng Zhang

Uni-SMARTは、さまざまなデータタイプを分析することで、科学文献の理解を深めるんだ。

新しい方法が分子シミュレーションと相互作用を改善して、より正確になるよ。

SLEMモデルは、材料の量子オペレーターを予測する精度と効率を向上させる。

データセット蒸留がモデルのトレーニング効率をどう上げるかを学ぼう。

NMRNetは、ディープラーニング技術を使って化学シフトの予測精度を向上させる。

新しい方法で小さな電子デバイスのシミュレーションが速くなる。