目前,体相机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿,参加场群材料人编辑部Alisa编辑。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念,体相举个简单的例子:体相当我们是小朋友的时候,对性别的概念并不是很清楚,这就属于步骤1:问题定义的过程。
随后开发了回归模型来预测铜基、参加场群铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,参加场群同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,体相详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
当然,参加场群机器学习的学习过程并非如此简单。
这个人是男人还是女人?随着我们慢慢的长大,体相接触的人群越来越多,体相了解的男人女人的特征越来越多,如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。这项工作突出了界面设计在基于纳米流体膜的渗透能转换系统的构建中的重要性,参加场群证明了聚电解质凝胶作为高性能界面材料在非均相渗透发电领域的巨大前景。
该研究为多孔材料和智能除湿材料的设计提供了一条新途径,体相在生物医学材料、先进功能纺织品、工程除湿材料等方面具有广阔的应用前景。参加场群2016年分别获得日经亚洲奖(NikkeiAsiaPrizes);联合国教科文组织纳米科技与纳米技术贡献奖(UNESCOMedalForContributiontotheDevelopmentofNanoscienceandNanotechnologies);2015年获得ChinaNANO奖(首位华人获奖者)。
中国化学会副理事长、体相中国国际科技促进会副会长、体相中关村石墨烯产业联盟理事长、中关村科技园区丰台园科协第三届委员会主席、教育部科技委委员及学风建设委员会副主任和国际合作学部副主任。参加场群2017年获得全国创新争先奖 。