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特别地,在德国FHI期间,他隶属于FHI理论部大数据材料科学课题组,从事欧盟H2020地平线计划NOMAD项目的关于大数据分析方法及数据驱动新材料预测方面的研究;与Scheffler教授和Ghiringhelli博士等人一起发展了基于压缩感知理论框架的数据驱动方法SISSO。 他编写的并行程序SISSO免费供学术和商业使用(/rouyang2017/SISSO),可广泛用于材料、化学等领域数据驱动描述符或模型的建立及新材料预测。   欢迎所内职工和研究生前来交流!文档附件。

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