文献讨论
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由心铭分享:
使用扩散变换器采样三维分子构象体, 论文链接.
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由子涵分享:
构建和解释化学机器学习模型：基于硼的路易斯酸的探索与设计实例, 论文链接.
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由慧文分享:
利用深度神经网络对多电子薛定谔方程进行从头算求解,
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由乐文分享:
Chemception：无需专业化学知识的神经网络，性能媲美传统QSAR/QSPR模型, 论文链接。
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由心铭分享:
比较SMILES和SELFIES分词技术以增强化学语言建模,
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由Isha分享:
通过文本提取和机器学习从科学文献中获得的材料合成见解,
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由Ansh分享:
利用大语言模型进行预测性化学研究 ,
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由子涵分享:
使用大语言模型从聚合物文献中提取数据,
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由婧怡分享:
大语言模型在分子属性预测中的科学发现应用,
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由子涵分享:
面向基于深度学习预测核磁共振化学位移的统一基准与框架,
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由婧怡分享:
基于ResNet与UNet结合的深度学习模型的基线校正方法,
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由慧文分享:
化学中的大型语言模型和自主代理的回顾,
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由子涵分享:
一个由大型语言模型驱动的端到端化学合成开发平台,
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本科生资源
我必须郑重声明，其中一些材料自由引用自我本科时期的课堂笔记。对于笔记中解释不清或过于简略的部分，以至于某些学生难以理解实际推导过程，我尝试通过自己的推理加以澄清。然而，需要注意的是，此处若有任何错误，责任完全由我承担。请将任何建议和/或更正发送至
xinglong.zhang[AT]cuhk.edu.hk。
化学
以下内容简要介绍了电子结构理论和量子化学（摘自我博士论文第一章）。
牛津大学第一年物理化学笔记：
牛津大学第二年物理化学笔记：
以下是一些简短笔记，试图突出一些通常不在课堂环境中讲解的概念或推导过程，或者在某些情况下，不直接作为本科考试要求的内容。
数学
以下关于应用数学主题的笔记篇幅较长。希望这些笔记本身对于任何具备A级知识并希望深入了解这些主题的人来说是易于理解的。
研究生资源
