2014年獲得北京大學(xué)王選青年學(xué)者獎，外賣同年，應(yīng)邀擔(dān)任英國皇家化學(xué)會期刊CatalysisScienceTechnology副主編。獲1996-2000年度香港求是杰出青年學(xué)者獎、元下2005年國家自然科學(xué)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(chǔ)科學(xué)獎。?主要從事能源高效轉(zhuǎn)化相關(guān)的表面科學(xué)和催化化學(xué)基礎(chǔ)研究，騎手騎手以及新型催化過程和新催化劑研制和開發(fā)工作。

現(xiàn)在就讓小編來盤點一下過去五年內(nèi)材料領(lǐng)域國內(nèi)常發(fā)Nature、報告Science的團隊，一睹大師們的風(fēng)采。馬丁團隊主要從事合成氣轉(zhuǎn)化、說收入水活化、說收入烴類選擇轉(zhuǎn)化和催化原位表征技術(shù)等方面等方面的研究，在費托合成、雙金屬催化體系、催化機理研究等方面取得了系列進展。

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(3)能源利用、元下轉(zhuǎn)化與存儲。在數(shù)據(jù)庫中，騎手騎手根據(jù)材料的某些屬性可以建立機器學(xué)習(xí)模型，便可快速對材料的性能進行預(yù)測，甚至是設(shè)計新材料，解決了周期長、成本高的問題。

近年來，報告這種利用機器學(xué)習(xí)預(yù)測新材料的方法越來越受到研究者的青睞。3.1材料結(jié)構(gòu)、說收入相變及缺陷的分析2017年6月，說收入Isayev[4]等人將AFLOW庫和結(jié)構(gòu)-性能描述符聯(lián)系起來建立數(shù)據(jù)庫，利用機器學(xué)習(xí)算法對成千上萬種無機材料進行預(yù)測。

圖3-11識別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，外賣如金融、外賣互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測等相比，材料科學(xué)利用機器學(xué)習(xí)算法進行預(yù)測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。2機器學(xué)習(xí)簡介所謂的機器學(xué)習(xí)就是賦予計算機人類的獲得知識或技能的能力，元下然后利用這些知識和技能解決我們所需要解決的問題的過程。