然后，人工使用高斯混合模型對檢測到的缺陷結構進行無監(jiān)督分類（圖3-12），并顯示分類結果可以與特定的物理結構相關聯(lián)。參考文獻[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]周子揚,電子世界,(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.往期回顧：地下認識這些帶你輕松上王者——電催化產氧（OER）測試手段解析新能源材料領域常見的碳包覆法——應用及特點單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼，地下對癥下方，方能功成。此外，儲氣隨著機器學習的不斷發(fā)展，深度學習的概念也時常出現(xiàn)在我們身邊。

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再者，氣儲隨著計算機的發(fā)展，氣儲許多諸如第一性原理計算、相場模擬、有限元分析等手段隨之出現(xiàn)，用以進行材料的結構以及性能方面的計算，但是往往計算量大，費用大。

根據(jù)機器學習訓練集是否有對應的標識可以分為監(jiān)督學習、目開無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習以及強化學習。2016年獲國際天然氣轉化杰出成就獎，國首工建被評為中央電視臺2016年度十大科技創(chuàng)新人物。

獲1996-2000年度香港求是杰出青年學者獎、套百2005年國家自然科學二等獎（排名第三）、2012年獲何梁何利科技進步獎和2015年周光召基金會基礎科學獎。研究方向包括：兆瓦(1)納米材料的合成、組裝和表征。

鄭南峰團隊目前主要研究領域為納米表面化學，人工涉及多功能納米顆粒，晶化的納米孔材料和基于納米顆粒的催化劑等新型功能材料。Nature和Science作為當今全球最具權威的學術期刊，地下在科學界的影響力不言而喻。