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•朝着局部关注和流动匹配风格的校正的长期推出：额叶聚合PDES中的一个例子。Pengfei Cai，Sulin Liu，Qibang Liu，Philippe Geubelle，Rafael Gomez-Bombarelli。（2024）。在ML关于物理科学的ML的Neurips 2024研讨会上介绍。预印本。•使用可区分的模拟学习额叶聚合PDE的治疗动力学。Pengfei Cai，Qibang Liu，Philippe Geubelle，Rafael Gomez-Bombarelli。（2024）。ICML 2024 AI科学研讨会；关于数据驱动和可区分模拟，替代物和求解器的神经研讨会。预印本。•基于额叶聚合制造中形态学模式设计的单变量变异自动编码器。Qibang Liu，Pengfei Cai，Diab Abueidda，Seid Koric，Rafael Gomez-Bombarelli，Philippe Geubelle。（2024）。提交：应用机制和工程中的计算机方法。预印本。•具有准确的混合功能的无机化合物的计算的拉曼光谱数据库。Yuheng Li，Damien K. J. Lee，Pengfei Cai，Ziyi Zhang，Prashun Gorai，Pieremanuele Canepa。 （2024）。 科学数据。 纸链接。 •从“无特征”光吸收光谱中鉴定化学成分：机器学习预测和实验验证。 Tiankai Chen*，Jiali Li*，Pengfei Cai，Qiaofeng Yao，Zekun Ren，Yixin Zhu，Saif Khan，Jianping Xie，Xiaonan Wang。 （2023）。 纳米研究。 纸链接。 （2022）。Yuheng Li，Damien K. J. Lee，Pengfei Cai，Ziyi Zhang，Prashun Gorai，Pieremanuele Canepa。（2024）。科学数据。纸链接。•从“无特征”光吸收光谱中鉴定化学成分：机器学习预测和实验验证。Tiankai Chen*，Jiali Li*，Pengfei Cai，Qiaofeng Yao，Zekun Ren，Yixin Zhu，Saif Khan，Jianping Xie，Xiaonan Wang。（2023）。纳米研究。纸链接。（2022）。•通过第一原则理解和机器学习加速了近红外II分子荧光团的设计。Shidang Xu*，Pengfei Cai*，Jiali Li，Xianhe Zhang，Xianglong Liu，Xiaonan Wang，bin liu。ChemRXIV预印本（实验验证正在进行）。预印本。•聚集时机器学习辅助准确预测分子光学性能。Shidang Xu*，小刘*，Pengfei Cai，Jiali Li，Xiaonan Wang，bin liu。（2022）。高级科学。纸链接。•通过贝叶斯搜索进行第一原则模拟的贝叶斯搜索自我提出的光敏剂发现系统。Shidang Xu*，Jiali li*，Pengfei Cai，小刘，本·刘，小王。（2021）。美国化学学会杂志。纸链接。
Pengfei Cai
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![[2] Jin-Yi Cai。“Shor 算法在存在噪声的情况下不会分解大整数”。引自：CoRR abs/2306.10072 (2023)。DOI：10.48550/arXiv.2306。](/simg/4/43cb60a445210abf2011bfcbf9093432832f64ee.png)
