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學術報告:用貝葉斯神經網絡方法研究原子核質量與半衰期

出處:物理科學與技術學院   發布時間:2019-03-25    您是第 10位瀏覽者


報告題目:Predictions of nuclear masses and half-lives with Bayesian neural network approach. (用貝葉斯神經網絡方法研究原子核質量與半衰期)

   報告時間:2019325日(星期一)下午3:00

   報告地點: 育才校區物理樓508學術報告廳

   報  人:牛中明 博士

   報告人簡介:

     牛中明博士出生于1985年,博士生導師。2011年在北京大學博士畢業,曾在日本理化研究所擔任合同研究員,現就職于安徽大學物理與材料科學學院。研究方向原子核結構和核天體等領域,主持或完成2項國家自然科學基金項目及多項省部級項目。發表論文50余篇,其中以共同通訊作者在Physical Review Letters發表2篇、以第一作者在Physics Letters B上發表2篇、以第一或通訊作者在Physical Review C上發表10余篇。成果(Phys.Rev.C80(2009)065806)曾被美國物理學會在physics網站首頁作為核物理、宇宙學方面的重要進展,以“Calibrating the cosmic clock (校準宇宙時鐘)”為題加以報道和評述。是Physical Review C、Advances in Space Research、International Journal of Modern Physics E、Chinese Physics C、SCIENCE CHINA、Communications in Theoretical Physics、Nuclear Science and Technology等國內外著名刊物的審稿人。

 

                                   物理科學與技術學院

                                     2019年3月18日

 

 

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