2003年荣获教育部全国优秀博士学位论文指导教师称号，借物技术同年由他为学术带头人的光功能材料的设计、制备与表征获基金委创新研究群体资助。

并利用交叉验证的方法，联网解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。属于步骤三：快速模型建立然而，快速刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，发展由于原位探针的出现，发展使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），借物技术所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。联网（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

随后，快速2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、发展无监督学习、半监督学习以及强化学习。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、借物技术电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

根据Tc是高于还是低于10K，联网将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：快速认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，快速对症下方，方能功成。

再者，发展随着计算机的发展，发展许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。需要注意的是，借物技术机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、联网电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。一旦建立了该特征，快速该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。