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8月4日至7日，由中國原子能科學研究院主辦，原子能院瑞昌核物理應用研究院、江西核學會承辦的我國首屆核物理及核數據中的機器學習應用研討會在江西瑞昌召開。這是國內首次舉辦該主題會議，對于促進機器學習在核物理中的發展和應用，以及核物理、核天體、核數據、核工程等領域的交叉融合起到了積極的促進作用。

大會采用線上、線下相結合的方式，來自原子能院、北京大學、清華大學、北京師范大學、復旦大學、上海交通大學、中科院上海應物所、中山大學、湖州師范學院、中國核動力院、中國工程物理研究院、中科院近代物理所、上海高等研究院等36個研究所及高校的220余位專家參會。中國科學院院士張煥喬出席并致辭。

機器學習作為一種分析大數據和挖掘數據蘊含規律的算法，具有對大量、高維、復雜數據的處理和分析能力。近些年，機器學習算法、芯片算力以及互聯網大數據的出現，使得機器學習得到了爆發性的發展。隨著世界上核物理領域相關大科學裝置的建設和使用，科研人員在核物理、核天體、核數據以及核工程研究中積累了大量的實驗測量數據和理論計算結果，同時遇到了諸多理論和實驗難題。如何利用機器學習的優勢輔助解決上述難題、搭建相應的專題研討平臺受到了廣泛關注。

此次大會討論內容涉及機器學習在核結構、核反應、核天體、核數據、核技術與工程等多個方面的應用，涵蓋量子計算與機器學習結合的前沿領域。大會共作報告45篇，內容涉及國外利用機器學習開展核物理研究的進展、核數據現狀與機器學習應用的思考、貝葉斯推斷在核反應/重離子碰撞中的應用、貝葉斯神經網絡擬合核數據、卷積神經網絡和無監督學習確定重離子碰撞機制、物理驅動的神經網絡、決策樹算法應用等科學問題。