王昭本科毕业于湖南大学，2008年获得法国贝桑松大学物理学博士学位，并在瑞士的EMPA Thun和法国的CEA Grenoble研究所完成博士后研究。2011年，他回国加入西安交通大学前沿院，随后于2016年起担任广西大学物理学院教授。他的研究主要集中在星际分子的光谱学特性和化学合成机制。王昭在《ApJ》、《A&A》、《MNRAS》、《PRB》和《PRL》等期刊上发表了60余篇论文，并被引用约2200次。随着天文大数据时代的到来，天体化学领域正面临前所未有的机遇。研究人员通过采用数据驱动的机器学习方法，取得了显著进展。本次讲座将介绍机器学习技术在天体化学研究中的一些前沿应用，并深入探讨以下主题：
♦ 利用机器学习分析星际分子的红外光谱；
♦ 描述分子化学键的神经网络力场模型；
♦ 预测IRC+10216星周包层分子的机器学习方法。
这些研究展示了机器学习如何通过提供更丰富、更准确的数据和更全面的物理图像，增进我们对星际分子的理解。
声明：此文是出于传递更多信息之目的。部分图片、资料来源于网络，版权归原作者所有，如有侵权请联系后台删除。
