[博海拾贝1102]一把辛酸泪

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此外，拾贝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。辛酸（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，博海详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，拾贝由于原位探针的出现，拾贝使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。Ceder教授指出，辛酸可以借鉴遗传科学的方法，辛酸就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

然后，博海使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），拾贝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）。

辛酸这一理念受到了广泛的关注。

博海机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。其中，拾贝PES-SO3H层充当功能层，PES-OHIm层充当支撑层。

曾获北京市科学技术奖一等奖，辛酸中国化学会青年化学奖，中国青年科技奖等奖励。文献链接：博海https://doi.org/10.1002/anie.2020045102、博海JACS:多晶有机纳米晶中的光致发光各向异性中科院化学研究所姚建年院士团队成功地从铂（II）-β-二酮酸酯络合物制备了两个多晶型纳米晶体PtD-g和PtD-y。

近期代表性成果：拾贝1、拾贝Angew：冷壁化学气相沉积方法用于石墨烯的超净生长北京大学刘忠范院士，彭海琳教授和曼彻斯特大学李林教授展示了一种在CW-CVD系统中大面积生长超洁净石墨烯薄膜的简便方法，该方法制备的石墨烯薄膜具有改善的光学和电学性质。这项工作展示了设计双极膜的策略，辛酸并阐述了其在盐度梯度发电系统中的优越性。