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川数据图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。电力这就是最后的结果分析过程。

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化分图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，平台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，国网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。

川数据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，电力投稿邮箱[email protected]。

16岁上大学，推广28岁成为中科院金属研究所研究员，推广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、应用发展中国家科学院(TWAS)院士和英国皇家化学会荣誉会士(HonFRSC)。

过去五年中，可视卢柯团队在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，化分以及新型催化过程和新催化剂研制和开发工作。