Файл шаблона тезисов можно скачать по ссылке.

Количество соавторов ограничено до 5-ти человек, не включая автора. Данные научного руководителя отдельно не указываются (по желанию научного руководителя можно указать в качестве соавтора).

Требования к оформлению текста:

·        Шрифт — Times New Roman, кегль 12.

·        Межстрочный интервал — одинарный (1,0).

·        Выравнивание основного текста — по ширине.

·        Абзацный отступ — 1,25 см.

·        Поля — стандартные (2 см со всех сторон).

·        Формат файла — .docx.

·        Объём — не более 2 страниц (до 5 000 знаков с пробелами, включая список литературы).

Рисунки и таблицы:

•        Высота одного рисунка (без подписи) — не более 7 см;

•        Ширина — в пределах полей страницы;

•        Вставляются как изображения, разрешение — не менее 300 dpi;

•        Подпись: «Рис. 1. Название» — по центру, кегль 12, без точки в конце;

•        Общее число рисунков и таблиц ограничено общим объёмом тезисов (не более 2 страниц).

Чек-лист по подготовке тезисов

☐ Объём тезисов — не более 5 000 знаков (до 2 страниц), формат .docx

☐ Шрифт Times New Roman, кегль 12, одинарный интервал

☐ Отражены все обязательные элементы: актуальность, новизна, методы, результаты, выводы

☐ Все источники из списка литературы процитированы в тексте (номер в квадратных скобках)

☐ Ссылки оформлены по ГОСТ, единообразно для русскоязычных и иностранных источников

☐ Указаны ФИО всех авторов (до 5 соавторов, не включая автора), статус и аффилиация

☐ Указан действующий e-mail для связи

☐ Названия вуза, факультета, города, страны написаны полностью и единообразно

ШАБЛОН ТЕЗИСОВ

Изучение углеводородов методом машинного обучени я

Иванов Иван Андреевич¹, Алексеев Алексей Александрович¹

¹Студент,
²Аспирант,
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
химический факультет, Москва, Россия
E-mail: ivanov@yandex.ru

Об актуальности написано, какая конкретная проблема существует и почему она важна именно сейчас. Описана новизна и цель исследования, что сделано впервые или что вы делаете такого, чего не было в предыдущих работах.

Описаны объекты и методы исследования, какие данные использованы, какие модели/алгоритмы применены.

Описаны результаты, что получилось, с цифрами и при необходимости метриками.

Подведен итог, что результаты значат для практики или для дальнейших исследований.

Список литературы

1.     Лебедев А.В., Лебедев С.А. Машинное обучение в химии и биологии. — М.: Физматлит, 2019. — 320 с.

2.     Медведев Н.Г., Старовойтов Е.И. Машинное обучение в химии. — М.: Наука, 2018. — 280 с.

3.     Brown D.E. Machine learning for chemoinformatics. — Boca Raton: CRC Press, 2015. — 256 p.

4.     Rupp M., Tkatchenko A., Müller K.R., von Lilienfeld O.A. Fast and accurate modeling of molecular atomization energies with machine learning // Physical Review Letters. — 2012. — Vol. 108, No. 5. — P. 058301.

5.     Goh G.B., Hodas N.O., Vishnu A. Deep learning for computational chemistry // Journal of Computational Chemistry. — 2017. — Vol. 38, No. 16. — P. 1291–1307.

Мы принимаем работы, оформленные по ГОСТ 7.1-2003 и по более новому ГОСТ Р 7.0.100-2018. Главное, чтобы внутри списка литературы соблюдалось единообразие (не смешивайте разные стили).