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光纤给产图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。此外，预制演目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

目前，棒走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。

向自机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，剩或投稿邮箱[email protected]。

16岁上大学，将重28岁成为中科院金属研究所研究员，将重36岁被任命为中科院金属研究所所长，38岁当选中国最年轻的中科院院士，41岁成为美国《科学》杂志创刊以来第一位担任评审编辑的中国科学家。中国科学院院士、光纤给产发展中国家科学院(TWAS)院士和英国皇家化学会荣誉会士(HonFRSC)。

过去五年中，预制演卢柯团队在Nature和Science上共发表了三篇文章。 主要从事能源高效转化相关的表面科学和催化化学基础研究，棒走以及新型催化过程和新催化剂研制和开发工作。