文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、明阳米辅助多维材料表征、明阳米获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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签署阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。首先，战略构建深度神经网络模型（图3-11），战略识别在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。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，合作由于原位探针的出现，合作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。

协议这一理念受到了广泛的关注。当然，明阳米机器学习的学习过程并非如此简单。

对错误的判断进行纠正，集团我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

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战略制备出多种具有特殊功能的仿生超疏水界面材料。合作1999年进入中国科学院化学研究所工作。

获日中科技交流协会有山兼孝纪念研究奖(1992)、协议香港求是科技基金会杰出青年学者奖(1997)、协议中国分析测试协会科学技术奖一等奖(2005)、教育部高等学校科学技术奖自然科学一等奖(2007)、国家自然科学二等奖(2008, 2017)、中国化学会-阿克苏诺贝尔化学奖(2012)、宝钢优秀教师特等奖(2012)、日本化学会胶体与界面化学年会Lectureship Award(2016)、北京大学方正教师特别奖(2016)、北京市优秀教师(2017)、ACS Nano LectureshipAward(2018)等。其指导过的中国学生包括：明阳米北京大学刘忠范院士、北京航空航天大学江雷院士、中国科学院化学所姚建年院士。