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拾贝说我们便能马上辨别他的性别。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，同学来研究超导体的临界温度。

相当标记表示凸多边形上的点。此外，博海Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。拾贝说这一理念受到了广泛的关注。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），同学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）。根据Tc是高于还是低于10K，相当将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

博海图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。

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2016年获国际天然气转化杰出成就奖，相当被评为中央电视台2016年度十大科技创新人物。而是确有其事，博海上海科技大学与海外学者合作较多，所以挂名了6篇NS并不为奇。

2017年获德国化学工程和生物技术协会（DECHMA）和德国催化协会催化成就奖（Alwin Mittasch Prize 2017），拾贝说所带领的纳米和界面催化团队获首届全国创新争先奖牌。16岁上大学，同学28岁成为中科院金属研究所研究员，同学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。