SSPMA Express中国科学物理力学和天文学中文版2022年第5期
机器学习在核物理中的应用专题
编者注
机器学习在核物理中的应用专题·编者按
李庆峰、马玉刚
中国科学：物理力学天文学52（5），252001（2022）
评论
机器学习在相对论性重离子碰撞中的应用
周猛、罗以群、宋慧超
中国科学：物理力学天文学52（5），252002（2022）
深度学习在高能核物理中的应用
王凌霄、庞龙刚、周凯
中国科学：物理力学天文学52（5），252003（2022）
纸
机器学习在核物理中的应用
何万兵、何俊杰、王锐、马玉刚
中国科学：物理力学天文学52（5），252004（2022）
基于神经网络的重核α衰变半衰期预测
卜宣德、吴迪、白春林
中国科学：物理力学天文学52（5），252005（2022）
利用神经网络方法研究β衰变寿命
李鹏、白镜虎、牛仲明、牛一飞
中国科学：物理力学天文学52（5），252006（2022）
使用神经网络方法预测核质量
田大川、陈守万、牛忠明
中国科学：物理力学天文学52（5），252007（2022）
利用神经网络方法提高原子核质量的研究
赵天亮、张鸿飞
中国科学：物理力学天文学52（5），252008（2022）
基于改进贝叶斯分类器的核电荷半径预测
陶士杰、张立飞、张庆怡、刘健、许昌
中国科学：物理力学天文学52（5），252009（2022）
利用机器学习研究中能重离子碰撞中核四极变形的影响
高泽鹏、王永嘉、李庆峰、刘玲
中国科学：物理力学天文学52（5），252010（2022）
尝试利用深度学习和核碰撞来确定中子皮的类型
黄玉晶、庞龙刚、王新银
中国科学：物理力学天文学52（5），252011（2022）
质子诱导散裂反应中产物截面的贝叶斯神经网络预测方法
彭丹、魏惠苓、溥杰、程凯旋、王雨婷、韦小宝、陈芊芊、马春旺
科学中国：物理力学天文学52（5），252012（2022）
使用贝叶斯机器学习评估裂变产率的不确定性
易嘉怡、乔春元、裴俊辰、王子傲、陈永靖、舒能川、葛志刚、徐芙蓉
中国科学：物理力学天文学52（5），252013（2022）
确定中低能区重离子碰撞参数分布的机器学习研究
李莉、张英勋、崔英、梁家杰
中国科学：物理力学天文学52（5），252014（2022）
介质中有效核子-核子散射截面的深度机器学习
韩硕冲、尚心乐、左伟
中国科学：物理力学天文学52（5），252015（2022）
基于中子星观测的核物质状态方程贝叶斯统计研究
谢文杰
中国科学：物理力学天文学52（5），252016（2022）
深度学习在注射淬火中的应用
杜轶伦、PABLOS Danie、TYWONIUK Konrad
中国科学：物理力学天文学52（5），252017（2022）