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虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，变电但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。另外7个模型为回归模型，工作预测绝缘体材料的带隙能（EBG），工作体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。最后，努力将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

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，人工让断来研究超导体的临界温度。2018年，智能再在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

甚至生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。

然后，变电为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。英国物理学会会士，工作英国皇家化学会会士，中国微米纳米技术学会会士。

迄今Nature,Acc.Chem.Res.,Chem.Soc.Rev.,J.Am.Chem.Soc.,Angew.Chem.Int.Ed.,Adv.Mater.等国际化学和材料界等杂志上发表论文500余篇（他引15000余次），努力出版合著4部，努力合作译著1部，担任担任《CCSChemistry》主编、《光电子科学与技术前沿丛书》主编、《中国大百科全书》第三版化学学科副主编、物理化学分支主编。人工让断2004年以成果若干新型光功能材料的基础研究和应用探索获国家自然科学二等奖（第一获奖人）。

智能再2008年兼任北京航空航天大学化学与环境学院院长。此外，甚至生还多次获中科院优秀导师奖。