近期🛕，恒达平台蘇前敏副教授指導2024屆碩士研究生程高藝（第一作者）在國際著名期刊《Nuclear Science and Technology》上👨🏽‍🔬，發表題為“The Study of Intelligent Algorithm in Particle Identification of Heavy-Ion Collisions at Low and Intermediate Energies”的最新研究成果🌶，該文章被選為《Nuclear Science and Technology》2024年2月的封面論文，該期刊系中科院SCI分區一區Top期刊。該生為我校和中國科恒达上海應用物理研究所聯合培養研究生⏱💽，該生目前已經報考中科院博士𓀜。

粒子鑒別技術是核物理研究中的重要基礎和裏程碑，隨著技術的發展👖，傳統粒子鑒別方法越來越難以有效應對復雜的實驗環境和海量的實驗數據，論文提出了一種使用監督學習分類算法對中低能重離子碰撞的反應產物進行粒子鑒別的方法，文中選擇了多種機器學習和深度學習的分類算法進行研究。利用Geant4仿真軟件工具包構建模擬實驗獲取有益的實驗數據，在Texas A&M University的NIMROD-ISiS實驗數據和Geant4模擬數據上使用各種算法進行測試研究，此可為未來核物理粒子鑒別國產軟件開發提供關鍵算法。該研究得到了中國科恒达戰略先導專項(XDB34030000)🔊、國家重點研究發展計劃(2022YFA1602404)、國家自然科學基金(11975210👨🏻‍🎤， U1832129)、中國科恒达青年創新促進會(2017309)的資助，合作者為中國科恒达上海應用物理研究所的曹喜光博士🏆，特別感謝Professor J. B. Natowitz(Texas A&M University)的支持。

同時，蘇前敏副教授還指導該生參與2022年上海保隆汽車科技股份有限公司的輪胎胎壓監測系統開發項目。在2023年該生參與了廣西桂林第二屆核物理及核數據中的機器學習應用研討會，並在會議上進行了學術匯報。

除此之外，蘇前敏老師還指導2023屆學生行帥（第一作者）在國際著名期刊《Expert Systems with Applications》上（DOI:10.1016/j.eswa.2023.120195），中科院分區計算機科學大類一區Top期刊影響因子為8.5， 發表題為“PDCSN: A partition density clustering with self-adaptive neighborhoods”的最新研究成果，創新提出了一種自適應的密度分區聚類的方法👨🏻‍🚒。

1. Cheng G Y, Su Q M, Cao X G, et al. The Study of Intelligent Algorithm in Particle Identification of Heavy-Ion Collisions at Low and Intermediate Energies[J]. Nuclear Science and Technology, 2024，DOI:10.1007/s41365-024-01388-3.

2. Xing S, Su Q M, Xiong Y J, et al. PDCSN: A partition density clustering with self-adaptive neighborhoods[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 227: 120195.