
Machine Learning: Science and Technology期刊出版最新文章
近日,IOP出版团队与Machine Learning: Science and Technology (MLST)期刊的编委会非常高兴地宣布MLST发表了第一批文章。 希望这一系列的文章能让您对期刊的宗旨与范围有所了解,并表明MLST致力于发表高影响力的论文,以及涵盖最重要的科学发展与机器学习在各个学科领域应用的决心。 >>点击访问并下载文章。 主编介绍 Anatole von Lilienfeld 巴塞尔大学,瑞士 研究方向: 利用量子力学、超级计算机、大数据和机器学习对化合物空间进行采样的第一原理。赝势、范德华力、密度泛函理论、分子动力学和核量子效应。 文章列表 Embedding human heuristics in machine-learning-enabled probe microscopy Oliver Gordon, Filipe Junqueira and Philip Moriarty Reinforcement learning for semi-autonomous approximate quantum eigensolver Lucas Lamata, Francisco Albarrán-Arriagada, Juan Carlos Retamal and Enrique Solano Repetitive readout enhanced by machine learning...