年亚2014年度中国科学院杰出科技成就奖。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，成全场然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，球最如金融、球最互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

年亚（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，成全场它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。为了解决上述出现的问题，球最结合目前人工智能的发展潮流，球最科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

然后，年亚为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。Ceder教授指出，成全场可以借鉴遗传科学的方法，成全场就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

根据Tc是高于还是低于10K，球最将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

此外，年亚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。成全场(b)DFT计算得到的声子态密度。

鉴于以上情况，球最缺乏对纳米颗粒结构-性质关系的深入理解，阻碍了其进一步发展。作者通过理论计算发现，年亚蓝移对于计算中用到的拟配体（pseudo-ligand）的质量十分敏感，实际上，使用氢作为拟配体，会导致该分支中出现红移。

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