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XING Kang^1,2，LIANG Yan^1,2，SUN Xiaojun^1,2（College of Physics and Technology, Guangxi Normal University；Guangxi Key Laboratory of Nuclear Physics and Technology, Guangxi Normal University）.Study of Deuteron Separation Energy Based on Bayesian Neural Network Approach[J].原子能科学技术,2023,第4期邹盈¹，张钰海¹，唐娜¹，李静静²，张丰收^1,2,3（北京师范大学核科学与技术学院射线束技术教育部重点实验室；北京市科学技术研究院辐射技术研究所；兰州重离子加速器国家实验室原子核理论研究中心）.利用机器学习解决重离子碰撞中的关键问题[J].原子能科学技术,2023,第4期李佳星^1,2，赵天亮²，马娜娜²，明星宸²，张鸿飞^1,2（西安交通大学物理学院；兰州大学核科学与技术学院）.神经网络方法在核质量中的应用[J].原子能科学技术,2023,第4期朱桂杰¹，刘晓龙¹，田庚方¹，侯宇晗¹，王洪亮¹，于艳丽²，薛耀辉²，李玉庆¹，李眉娟¹，孙凯¹，陈东风¹（中国原子能科学研究院；中国国际工程咨询有限公司）.中国先进研究堆中子织构谱仪二维位置灵敏探测器数据分析与处理方法[J].原子能科学技术,2023,第4期董潇旭¹，耿立升^1,2,3（北京航空航天大学物理学院；北京航空航天大学彭桓武科教合作中心；北京航空航天大学北京先进核材料与物理重点实验室）.机器学习方法研究原子核的电荷半径[J].原子能科学技术,2023,第4期 CAI Boshuai，YU Tianjun，LIN Xuan，ZHANG Jilong，WANG Zhixuan，YUAN Cenxi（Sino-French Institute of Nuclear Engineering and Technology, Sun Yat-sen University）.Investigation of Nuclear Binding Energy and Charge Radius Based on Random Forest Algorithm[J].原子能科学技术,2023,第4期范世耀，张聪，雷治武，胡鄂明，王红强，郝烜章，胡芳，王清良（南华大学资源环境与安全工程学院）.铀水冶废渣氯化焙烧强化预处理提铀工艺研究[J].原子能科学技术,2023,第4期陈果¹，张玲²，黄景林¹，刘艳松¹，王涛¹，艾星¹，李俊¹，何小珊¹（中国工程物理研究院激光聚变研究中心；西南科技大学核废物与环境安全省部共建协同创新中心）.状态方程靶的纳米胶连复合技术研究[J].原子能科学技术,2023,第4期张英逊^1,2，王方元¹，李理¹，陈响¹，崔莹¹，王馨钰¹，杨钧评¹，赵凯¹（中国原子能科学研究院核物理研究所；广西师范大学广西核物理与核技术重点实验室）.利用机器学习研究中低能重离子碰撞中的物理问题[J].原子能科学技术,2023,第4期袁子懿¹，任中洲^1,2，柏栋³，王震¹（同济大学物理科学与工程学院；先进微结构材料教育部重点实验室；河海大学理学院）.利用机器学习预测重核和超重核的α衰变能[J].原子能科学技术,2023,第4期孙小东¹，韦子豪²，王端³，续瑞瑞¹，田源¹，陶曦¹，张英逊¹，张玥¹，张智¹，葛智刚¹，王记民¹，王俊辰¹，夏候琼¹，舒能川¹（中国原子能科学研究院核物理研究所；中国原子能科学研究院反应堆工程技术研究所；核工业研究生部）.基于神经网络和决策树算法的裂变产物核（n,2n）反应截面研究[J].原子能科学技术,2023,第4期田源，续瑞瑞，陶曦，王记民，张玥，孙小东，张智，王俊辰，夏候琼（中国原子能科学研究院核数据重点实验室中国核数据中心）.神经网络方法分析U同位素链裂变核反应截面[J].原子能科学技术,2023,第4期胡泽华¹，应阳君¹，勇珩¹，续瑞瑞²（北京应用物理与计算数学研究所；中国原子能科学研究院）.深度神经网络学习快中子截面[J].原子能科学技术,2023,第4期于嘉蕾¹，张乾²，张晋超¹，赵强¹（哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点实验室；浙江大学物理学系浙江近代物理中心先进核能理论与应用实验室）.基于能谱降阶模型的共振计算方法研究[J].原子能科学技术,2023,第4期黄天行，吴鑫辉（北京大学物理学院核物理与技术国家重点实验室）.基于核脊回归方法预测的中子俘获率在s-过程模拟中的应用[J].原子能科学技术,2023,第4期 YANG Yilong，ZHAO Pengwei（State Key Laboratory of Nuclear Physics and Technology, School of Physics,Peking University）.Backflow Transformation for A=3 Nuclei with Artificial Neural Networks[J].原子能科学技术,2023,第4期钱敏^1,2，裴广庆¹，凡思军¹，陈树彬¹，唐景平¹，邹兆松¹，薛天锋¹，李忠镝³，胡丽丽¹（中国科学院上海光学精密机械研究所；中国科学院大学；中国核电工程有限公司）.玻璃固化用冷坩埚底部结构设计对电磁场影响的模拟分析[J].原子能科学技术,2023,第4期魏慧玲，彭丹，魏啸宝，马春旺（河南师范大学物理学院）.核散裂和弹核碎裂反应中余核产生的贝叶斯神经网络预测模型[J].原子能科学技术,2023,第4期 XU Jun（School of Physics Science and Engineering；Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences，Shanghai Institute of Applied Physics, Chinese Academy of Sciences）.Bayesian Inference of Nucleus Resonance and Neutron Skin[J].原子能科学技术,2023,第4期魏国俊^1,2，王永佳²，李庆峰²，刘福虎¹（山西大学理论物理研究所；湖州师范学院理学院）.基于机器学习从逐事件重离子碰撞提取物理信息[J].原子能科学技术,2023,第4期芮星宇¹，缪志强²，夏铖君¹（扬州大学物理科学与技术学院；厦门大学天文系）.多信使时代下中子星状态方程的贝叶斯模型选择[J].原子能科学技术,2023,第4期马余刚（中国科学院）.核物理与核数据中机器学习的应用序言[J].原子能科学技术,2023,第4期田冬青^1,2，史力¹，孙立斌¹，申克³，徐昆³（清华大学核能与新能源技术研究院先进核能技术协同创新中心；生态环境部华北核与辐射安全监督站；湖南大学材料科学与工程学院）.基于巴西圆盘试验的国产石墨拉伸强度及特性研究[J].原子能科学技术,2023,第3期张彬航，毕彦钊，张聪，袁显宝，张永红，唐海波（三峡大学机械与动力学院）.MMPA方法在多工况中子活化计算中的应用[J].原子能科学技术,2023,第3期郝帅¹，李斌²，李先俊³，刘占元²，刘敏¹，蒋冬梅⁴，夏良树¹（南华大学核科学技术学院；中国原子能科学研究院放射化学研究所；中广核研究院有限公司；南华大学创新创业学院）.Mn²⁺催化亚硝酸氧化破坏H₂C₂O₄机理研究[J].原子能科学技术,2023,第3期代群威^1,2，王维富¹，赵玉连³，许凤琴¹，党政¹，王岩¹（西南科技大学环境与资源学院；西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室；西南科技大学生命科学与工程学院）.蒙脱石-碳酸盐矿化菌对Sr²⁺的联合去除作用研究[J].原子能科学技术,2023,第3期苏春阳，郑志，潘晓兰，孙晔，王勇，田澳楠（太原理工大学土木工程学院）.考虑预应力损失影响的安全壳安全性能研究[J].原子能科学技术,2023,第3期首页上一页 6 7 8 9 10 下一页尾页共有11页，转到页

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