获日中科技交流协会有山兼孝纪念研究奖(1992)、博海香港求是科技基金会杰出青年学者奖(1997)、博海中国分析测试协会科学技术奖一等奖(2005)、教育部高等学校科学技术奖自然科学一等奖(2007)、国家自然科学二等奖(2008, 2017)、中国化学会-阿克苏诺贝尔化学奖(2012)、宝钢优秀教师特等奖(2012)、日本化学会胶体与界面化学年会Lectureship Award(2016)、北京大学方正教师特别奖(2016)、北京市优秀教师(2017)、ACS Nano LectureshipAward(2018)等。

以上，拾贝食便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、战胜3-6所示。

参考文献[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]周子扬,电子世界,(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.往期回顾：博海认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，博海对症下方，方能功成。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，拾贝食它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。然后，战胜采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

那么在保证模型质量的前提下，博海建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，博海目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，拾贝食举个简单的例子：拾贝食当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

战胜利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

这就是步骤二：博海数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。拾贝食这就是最后的结果分析过程。

首先，战胜构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。博海（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

并利用交叉验证的方法，拾贝食解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。首先，战胜根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。