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          frib理论联盟主办机器学习的暑期学校

          Artist's rendering of frib building

          frib 主办的2019 frib理论联盟 (frib-TA)夏季机器学习在物理中的应用学校。

          学校,从5月20日至23日举行,题目是“机器学习应用于核物理。”一起带来了它的研究生,博士后研究人员,高级科技专家。他们在核物理,数学,计算机科学和相关领域的工作。他们走到了一起,讨论一门新兴科学重要的是,如何将其应用于核科学,并回顾了机器学习的出版物。

          由大学和国家实验室,暑期学校ADH近百名与会者的科学家主持。学生都来到了美国,以及加拿大,英国,德国和挪威。

          学生听演讲在机器学习的暑期学校frib联盟理论在2019 5月23日。

          FRIB-TA董事会唆使思路,每年的暑期学校。他们认为怎样的主题可以连接到FRIB,以及受益初中frib-TA的会员。 “一旦一个主题选择,我们给主办方,他们需要的支持和灵活性,以及​​到目前为止的需求总是超过我们的预期,”说 菲洛梅娜努内斯,frib-TA董事总经理。

          允许机器学习电脑收集和比手工快很多分析数据。机器学习是基于概念,计算机可以从数据中学习,找出对他们自己的模式。听同学从不同类型的机器学习专家的研究人员。参加讲座的学生看到的例子看机器学习如何应用核物理。

          “机器学习是当今计算机科学增长最大的领域之一;许多大学都设立在该领域的方案自己的,“莫顿说Hjorth - 延森,物理学和天文学教授,谁是在暑期学校的组织者。 “它不仅将彻底改变的数据,我们可以在我们的实验室处理量,机器学习在医学和重要技术应用了。”

          左起:莫滕Hjorth - 延森,拉古拉姆拉马努金,和米歇尔的Kuchera合影在2019 frib理论联盟暑期学校的机器学习休息。

          理论FRIB联盟(FRIB-TA)是来自大学和国家实验室努力促进WHO的进步在理论与科学FRIB不同领域的科学家组成的联盟;优化之间的耦合理论和实验;并在全国范围内建立理论永久性职位,通过国家计划frib理论老乡吸引青年人才,促进跨学科的合作,以及牧羊的国际举措刺激领域。如需了解详情, frib-TA网站.

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