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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），全面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）。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、完成电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，全面详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。完成机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

就是针对于某一特定问题，输配建立合适的数据库，输配将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

2018年，改革工作在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]。年底2004年以成果若干新型光功能材料的基础研究和应用探索获国家自然科学二等奖（第一获奖人）。

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O活性位点的活性不仅可以通过用其他TM原子代替最接近的原子（Ti）来调节，输配而且可以通过在其第二最接近的位点产生O空位来调节。现任北京石墨烯研究院院长、改革工作北京大学纳米科学与技术研究中心主任。