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[科研杂谈] 累了,吐个槽

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发表于 2019-8-6 02:45:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
1 最近发现一篇3月就上线的国际量化居然都今天都没有出期卷号,我差点以为国际量化停刊了
还是ACS好使,最慢一个半月就有号了

2 有个作者(德国)用同一个方法换分子发了在同一杂志六年时间灌了十多篇文章,终于惹怒了学术委员会,没能得到终身职位,现在已当程序员了。不过德国程序员工资非常高,工作强度还低,估计他也算能过得不错。
3 最近最痛快的事,莫过于遇到了一个(别人的)学生,虽然刚开始还没发过什么论文,但是化学,数学,编程基本问啥啥都会,还不是那种浅尝辄止的,是明显知道到公式,应用,代码细节的那种。感觉又一颗新星要升起了。

4 所有的boss都在说,咱写个机器学习的论文吧...

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发表于 2019-8-6 04:10:44 | 显示全部楼层
有篇去年12月就接受的mol. phys.,居然这个月初才有卷号页码,这是我见过的出版最慢的文章
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发表于 2019-8-6 07:54:23 | 显示全部楼层
本帖最后由 beefly 于 2019-8-6 07:56 编辑
sobereva 发表于 2019-8-6 04:10
有篇去年12月就接受的mol. phys.,居然这个月初才有卷号页码,这是我见过的出版最慢的文章

Cremer纪念专刊那一期,去年10月初上线,今年6月才正式出版。最晚的一篇果然就是6月才接收。看到有拦地铁的,有拦高铁的,竟然还有拦出版社的

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发表于 2019-8-6 08:24:53 来自手机 | 显示全部楼层
3是来拉仇恨的

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发表于 2019-8-6 11:55:30 | 显示全部楼层
machine learning 似乎很热,尤其跟材料一起搞。

我越听大佬们的讨论,越觉得我还是把科研当个兴趣,估计是难拿这个吃饭了。

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发表于 2019-8-6 14:06:52 | 显示全部楼层
量化小菜鸡 发表于 2019-8-6 11:55
machine learning 似乎很热,尤其跟材料一起搞。

我越听大佬们的讨论,越觉得我还是把科研当个兴趣,估 ...

但是ML瞎拟合的太多了

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发表于 2019-9-16 13:37:16 | 显示全部楼层

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发表于 2019-9-17 03:30:15 | 显示全部楼层
ML确实很有前景,搞好了很有应用价值。
最近看到两个不错的ML范例,用ML计算分子极化率和用ML计算有机晶体NMR,用起来很方便,结果也不错
https://www.materialscloud.org/work/tools/alphaml
https://www.materialscloud.org/work/tools/shiftml

不过搞ML还是得有强劲的计算资源,否则光是训练集就根本构建不起来
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尊贵的地三鲜骑士

发表于 2019-9-17 08:04:59 | 显示全部楼层
真的累了
由衷的感谢每一位给与过我帮助的人(不爱吃地三鲜的话我们很难做朋友哦)

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 楼主| 发表于 2019-9-21 04:14:11 | 显示全部楼层
sobereva 发表于 2019-9-17 03:30
ML确实很有前景,搞好了很有应用价值。
最近看到两个不错的ML范例,用ML计算分子极化率和用ML计算有机晶体 ...

ML的方便都是事先用无数计算堆起来的,那个有机分子的ML力场拟合了上百万的数据。没几个算的起的。

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发表于 2019-9-23 08:02:14 | 显示全部楼层
coolrainbow 发表于 2019-9-21 04:14
ML的方便都是事先用无数计算堆起来的,那个有机分子的ML力场拟合了上百万的数据。没几个算的起的。

有些ML力场还好,比如sGDML那个,小分子跑两千个点来训练模型就够了(只要之后实际用的时候涉及的构象离训练集偏离不离谱)
还有VASP的MLFF,也比较有实用性
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