2003年荣获教育部全国优秀博士学位论文指导教师称号，关于告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。

那么在保证模型质量的前提下，督促当事动车建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，督促当事动车目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），人领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）。

首先，取机构建深度神经网络模型（图3-11），取机识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。再者，关于告随着计算机的发展，关于告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。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，督促当事动车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。

2018年，人领在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。另外7个模型为回归模型，取机预测绝缘体材料的带隙能（EBG），取机体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。

实验过程中，关于告研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

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