面向高颗粒度双读量热仪的神经网络实时SiPM脉冲反卷积

针对量子多体物理和ab initio量子化学中神经网络变分优化的弱梯度训练失效问题，提出无偏直接梯度估计器和自适应最小方差相位（AMVP）估计器，提升可训练性。

利用神经网络快速分析4DSTEM衍射图谱数据，实现LiNiO2/NiO材料的相识别与分类，为材料科学图像数据的高通量处理提供计算方案。

比较两种神经网络模型用于近地天体短弧初轨确定问题，填补传统方法在单夜观测弧段不足时的失效空白，服务于小行星监测与天体测量。

研究利用人工神经网络构建黑盒优化的代理模型，在无法获得解析函数描述时，通过数值模拟获取目标函数值进行高效优化。

提出基于集值函数表征与神经网络近似的框架，用于估计输入约束离散时间非线性系统的稳定域（DOS）与稳定控制器。