Machine Learning: Science and Technology期刊出版最新文章
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。
主编介绍
Anatole von Lilienfeld
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
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
Genyue Liu, Mo Chen, Yi-Xiang Liu, David Layden and Paola Cappellaro
Regularised atomic body-ordered permutation-invariant polynomials for the construction of interatomic potentials
Cas van der Oord, Geneviève Dusson, Gábor Csányi and Christoph Ortner
Improving the background of gravitational-wave searches for core collapse supernovae: A machine learning approach
Marco Cavaglia, Sergio Gaudio, Travis Hansen, Kai Staats, Marek Szczepanczyk and Michele Zanolin
Image mapping the temporal evolution of edge characteristics in tokamaks using neural networks
Vignesh Gopakumar and Debasmita Samaddar
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