屬于步驟三：心技模型建立然而，心技剛剛有性別特征概念的人，往往會(huì)在識(shí)別性別的時(shí)候有錯(cuò)誤，例如錯(cuò)誤的認(rèn)為養(yǎng)著長(zhǎng)頭發(fā)的男人是女人，養(yǎng)短頭發(fā)的女人是男人。就是針對(duì)于某一特定問(wèn)題，術(shù)待建立合適的數(shù)據(jù)庫(kù)，術(shù)待將計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科結(jié)合在一起，建立數(shù)學(xué)模型并不斷的進(jìn)行評(píng)估修正，最后獲得能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的模型。一旦建立了該特征，提升該工作流程就可以量化具有統(tǒng)計(jì)顯著性和納米級(jí)分辨率的效應(yīng)。

然后，氫燃采用梯度提升決策樹(shù)算法，建立了8個(gè)預(yù)測(cè)模型（圖3-1），其中之一為二分類(lèi)模型，用于預(yù)測(cè)該材料是金屬還是絕緣體。料汽利用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的過(guò)程為定義問(wèn)題-數(shù)據(jù)收集-建立模型-評(píng)估-結(jié)果分析。

圖3-11識(shí)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(wú)監(jiān)督的缺陷分類(lèi)圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，車(chē)核如金融、車(chē)核互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測(cè)等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)的缺點(diǎn)就是材料中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。

心技圖2-2?機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)及算法3機(jī)器學(xué)習(xí)算法在材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用使用計(jì)算模型和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行材料預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)這一理念最早是由加州大學(xué)伯克利分校的材料科學(xué)家GerbrandCeder教授提出。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人承擔(dān)了包括重點(diǎn)研發(fā)專(zhuān)項(xiàng)-政府間科技合作項(xiàng)目、術(shù)待國(guó)家自然基金面上和青年項(xiàng)目、術(shù)待山東省杰出青年基金、山東省重大創(chuàng)新工程項(xiàng)目等，作為第一作者或者通訊作者在包括Adv.Mater.,Adv.Energy.Mater.,等國(guó)際重要學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表40篇，其他合作文章60篇，EIS高被引論文11篇，個(gè)人H因子達(dá)39，獲得發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)16項(xiàng)，2019年獲山東省自然科學(xué)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)（第二位）。

提升2.ZFO光電化學(xué)和磁性測(cè)量圖2：(a)OER的實(shí)驗(yàn)裝置示意圖展示了磁場(chǎng)作用下的光電催化分解水測(cè)試過(guò)程。氫燃圖5：電子自旋極化對(duì)鐵磁性ZFO抑制光生載流子復(fù)合的機(jī)理。

在包括Adv.Mater.,ACSNano，料汽J.Am.Chem.Soc,Adv.Fun.Mater，料汽Envir.Eng.Sci.,等學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表SCI文章400余篇，被引次數(shù)超過(guò)20000次，H因子為67，30余篇文章被WebofScience的ESI(EssentialScienceIndicators)選為過(guò)去十年高被引用論文(HighlyCitedPapers(last10years)),文章入選2013年中國(guó)百篇最具影響國(guó)際學(xué)術(shù)論文，2015和2019年度進(jìn)入英國(guó)皇家化學(xué)會(huì)期刊Top1%高被引中國(guó)作者榜單艾格表示，車(chē)核皮克斯、漫威和星球大戰(zhàn)是自有流媒體服務(wù)Disney+非常重要的組成部分。