开放注册|量子机器学习前沿-国际研讨会
日期：2026年5月10日，周日
地点：清华大学，北京
IOP出版社Reports on Progress in Physics（ROPP）期刊将联合清华大学于5月10日举办为期一天的“量子机器学习前沿”国际研讨会。本次研讨会将汇聚国际学术界的顶尖研究人员、企业专家，共同分享、交流量子机器学习领域的最新前沿研究，涵盖量子物质与计算、新材料发现、高能粒子物理、药物设计与量子化学，以及量子算法与软件开发等领域。今年清华大学物理系迎来了建系100周年，本次研讨会作为清华大学物理系建系100周年庆典活动的一部分，我们热烈祝贺清华物理百年发展历程的同时也诚挚邀请领域内学者参与，共同探讨未来量子机器学习领域发展趋势与研究前沿。
参会方式
会议海报提交
大会特邀嘉宾
薛其坤 院士
南方科技大学
金石 教授
欧洲科学院院士
上海交通大学
Mauro Paternostro 教授
英国贝尔法斯特女王大学
陆朝阳 教授
中国科学技术大学
Wolfgang Mauerer 教授
德国雷根斯堡应用科学大学
张胜誉
腾讯
Alexey Melnikov 教授
瑞士Terra Quantum公司
邓东灵 副教授
清华大学
Lirandë Pira 教授
新加坡国立大学
大会主席及副主席
大会主席
段文晖 院士
清华大学
大会副主席
孙晓明 研究员
中国科学院计算技术研究所
大会副主席
王磊 研究员
中国科学院物理研究所
大会副主席
张潘 研究员
中国科学院理论物理研究所
大会副主席
袁骁 研究员
北京大学
大会副主席
罗迪 副教授
清华大学
大会副主席
David Gevaux 博士
ROPP期刊总编辑
期刊介绍
- 2024年影响因子：20.7 Citescore：31.0
- Reports on Progress in Physics（ROPP）作为涵盖物理学各分支的权威性综述期刊，长期以来享有盛誉。所有综述均由编委会邀请全球顶尖专家撰写，覆盖物理的经典和热点议题。同时，ROPP现在开始接受原创研究文章投稿。
- 2024年影响因子：5.0 Citescore：10.9
- Quantum Science and Technology（QST）是一本多学科、高影响力的期刊，致力于出版涵盖所有量子技术科学和应用的高质量和重要的研究。QST涵盖应用数学、凝聚态物质、量子光学、原子物理和材料科学的各个领域，并涉及到化学、生物学、工程学、计算机科学和机器学习。除了定期的原创研究外，QST还出版专题综述和征集热点问题文章的特刊，从而对该领域最新和最有趣的研究进行概述。
- 2024年影响因子：4.6 Citescore：7.7
- 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）。