题 目：计算化学中的机器学习 

　　报告人：申林　教授 

　　单 位：北京师范大学 

　　时 间：2023/3/24　10:30 

　　地 点：综合楼228报告厅 

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　　附简介： 

　　报告摘要： 机器学习带来的技术革命波及甚广；将机器学习正确地引入到计算化学，有望突破现有理论方法在精度和效率上的瓶颈。报告人近年来针对计算化学中的不同问题，设计了各种类型的描述符，预测了无机晶体的非线性光学性质、有机小分子的溶解自由能以及酶催化反应的对映选择性；最近还发展了一个长短期记忆网络模型，为非绝热动力学中电子自由度的模拟提供了新的工具。 申林，2012年在北京师范大学化学学院获得博士学位，2012-2018年在香港大学和国外从事博士后研究，2019年入选海外高层次人才青年计划。主要研究兴趣是发展和实现适用于复杂化学体系的计算方法，旨在提升现有计算方案的精度和效率，探索光化学反应和光功能材料的微观机制。 

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