| 学号 | BA21234085 | ||
| 姓名 | 夏俊凡 | ||
| 所在院系 | 234微尺度物质科学国家研究中心 | ||
| 申请专业 | 物理化学 | ||
| 学位论文自我评价 | 论文题目 | 嵌入原子神经网络方法的精准高效实现及其在复杂表面反应中的应用 | |
主要创新点 |
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| 1. | |||
| 2. | |||
| 3. | |||
有待改进之处 |
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| 答辩结果 | 通过：5 建议修改： 不通过：0 | ||
| 发表论文情况： | |||
| 发表论文(1) | Efficient Selection of Linearly Independent Atomic Features for Accurate Machine Learning Potentials | ||
| 论文(1)发表期刊 | CHINESE JOURNAL OF CHEMICAL PHYSICS(SCI四区, 1.09) | 位于科大期刊目录第0页第0条 | |
| 论文(1)发表刊次 | 2021, 34(6) 695-703 | 论文(1)作者排名：本人第一 | |
| 发表论文(2) | Accuracy Assessment of Atomistic Neural Network Potentials: The Impact of Cutoff Radius and Message Passing | ||
| 论文(2)发表期刊 | JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY A(SCI二区, 2.944) | 位于科大期刊目录第0页第0条 | |
| 论文(2)发表刊次 | 2023, 127, 46, 9874-9883 | 论文(2)作者排名：本人第一 | |