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科研进展 | 朱宸与KAUST Magnus Rueping团队在Nature Synthesis发表电镍协同催化偶联最新成果

近日，宁波东方理工大学理学部朱宸助理教授与阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）Magnus Rueping教授团队合作，在Nature Synthesis发表题为“Electrochemical chemo- and regioselective arylalkylation, dialkylation and hydro(deutero)alkylation of 1,3-enynes”的研究论文

2023-08-31
科研进展 | 张东晓研究团队发表人工智能辅助对映体色谱分离的最新成果

近日，宁波东方理工大学张东晓研究团队和北京大学莫凡洋研究团队在Nature Communications上在线发表了题为“Retention time prediction for chromatographic enantioseparation by quantile geometry-enhanced graph neural network”的研究论文。该论文聚焦于实验化学领域色谱手性分离

2023-06-09
科研进展｜陈掌星院士研究团队在二氧化碳驱油采热及碳封存一体化领域取得重要进展

近日，宁波东方理工大学陈掌星院士研究团队与中国地质大学（武汉）蒋恕教授团队合作，提出了二氧化碳驱油采热及碳封存一体化的新机制。研究成果以“Geothermal development associated with enhanced hydrocarbon recovery and geological CO₂ storage in oil and gas fields in Canada”为题发

2023-06-09
科研进展｜陈十一研究团队与杨延涛研究团队在湍流输运领域取得重要进展

近日，宁波东方理工大学陈十一研究团队与北京大学工学院杨延涛研究团队合作，提出了采用边界振动变形这一提高对流湍流传热效率的新机制。研究成果以“Boundary-layer disruption and heat-transfer enhancement in convection turbulence by oscillating deformations of boundary”为题发表在物理权威

2023-06-09
科研进展 | 郑春苗教授与南科大冯炼团队合作在Nature期刊发表近海水环境最新研究成果

Nature封面近日，东方理工/南方科技大学郑春苗讲席教授与南方科技大学环境科学与工程学院冯炼副教授团队合作，在Nature发表题为“Coastal phytoplankton blooms expand and intensify in the 21st century”的研究论文，并入选当期封面文章。该研究使用改进的环境遥感算法处理了约760,000张MODIS卫星图像，生成了20

2023-03-10
张东晓院士：科学机器学习中的知识嵌入与知识发现

本文来源于《机器之心》公众号1 月 11 日，在机器之心 AI 科技年会上，讲席教授、美国国家工程院院士、东方理工高等研究院常务副院长张东晓教授发表主题演讲《科学机器学习中的知识嵌入与知识发现》，在演讲中，他简要介绍了数据驱动模型的前沿技术，之后重点介绍了理论指导的数据驱动模型 —— 知识嵌入，以及数据驱动的模型挖掘 —— 知识发现。张院士指出，机器学习算法可以有效解决具有复杂非线性映射关系的问题

2023-01-29
我院郑春苗教授与南科大曾振中团队合作，评估全球经济可开发的水能潜力

本文来源于《南科大环境学院》公众号近日，南方科技大学环境科学与工程学院副教授曾振中团队在Nature Water发表题为“A global-scale framework for hydropower development incorporating strict environmental constraints”的论文。该研究构建了严格环境约束条件下的定量评估框架对全球289万条河流进行水电

2023-01-17
科研进展 | 张东晓研究团队与陈云天研究团队合作发表语义可解释人工智能的新框架

近期，东方理工/南方科技大学张东晓研究团队与东方理工陈云天研究团队合作，提出了一种语义可解释人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，从语义层面解释了CNN的学习机制，并以猫狗二分类问题为例，形象地揭示了模型是如何学习类别意义上的猫的概念，即「何以为猫」。该研究以《Semantic interpretation for convolutional neur

2022-12-22
科研进展 | 郑春苗研究团队发表海底地下水排泄量计算的新方法

近日，东方理工高等研究院/南方科技大学郑春苗研究团队利用海洋水动力模型和同位素数据，提出了一种基于模拟-优化框架的估算海底地下水排泄流量的新方法。研究成果以“基于水动力模型和同位素数据的海底地下水排泄估算的模拟-优化新框架 (A New Simulation-Optimization Framework for Estimation of Submarine Groundwater Discha

2022-12-18

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