姚道骢，男，汉族，出生于香港九龙，哲学博士。2021 年于香港大学本科毕业，获学士学位；随后在香港大学物理系直接攻读博士学位，主修核物理方向，2025 年获哲学博士学位。2026 年 3 月起，入职西南大学物理科学与技术学院，从事全职博士后研究工作。

博士阶段主要围绕核物理与机器学习交叉领域开展前沿研究，聚焦核质量、β 衰变半衰期及 β 缓发中子发射概率等关键物理问题，通过构建统一化机器学习模型，实现对核质量、β 衰变半衰期与 β 缓发中子发射概率的关联研究。

目前主要研究方向为：

发展统一机器学习模型，实现中子俘获率、β 衰变半衰期及 β 缓发中子发射概率的联合关联与预测。

联系邮箱：tcyiuphy@swu.edu.cn

发表文章：

1. T. C. Yiu, H. Liang, and J. Lee. “Nuclear mass predictions based on a deep neural network and finite-range droplet model (2012)”. In: Chinese Physics C 48.2 (Feb. 2024), p. 024102. ISSN: 2058-6132.

2. C. Pan, K. Y. Zhang, P. S. Chong, C. Heo, M. C. Ho, J. Lee, Z. P. Li, W. Sun, C. K. Tam, S. H. Wong, R. W.-Y. Yeung, T. C. Yiu, and S. Q. Zhang. “Possible bound nuclei beyond the two-neutron drip line in the 50<=Z<=70 region”. In: Physical Review C 104.2 (Aug. 2021), p. 024331. ISSN: 2469-9993.