主要从事仿生功能界面材料的制备及物理化学性质的研究，定位揭示了自然界中具有特殊浸润性表面的结构与性能的关系，定位提出了二元协同纳米界面材料设计体系。

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，电值思举个简单的例子：电值思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。此外，力改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。

根据Tc是高于还是低于10K，革中将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，定位所涉及领域也正在慢慢完善。电值思图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。

当我们进行PFM图谱分析时，力改仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，力改而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。然后，革中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。

首先，定位利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，定位降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

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最后，革中提出了现存的问题，未来的挑战以及可能的发展方向，以实现轻便，快速，低成本，环境友好，难以复制的高级发光防伪技术。接下来，定位综述了利用DNA纳米结构开发荧光条形码和DNA模板荧光团的光物理性质。

电值思文献链接：Aggregation-enhancedtheranostics:AIEsparklesinbiomedicalfield.(Aggregate,2020,DOI:10.1002/agt2.7)3.樊春海沈建磊：DNA纳米结构编码的荧光条形码具有高时空分辨率的各种生物分析物的鉴定和区分催生了基于荧光条形码的检测和成像。文章试图给出功能微结构工程中的结构-属性关系的观点，力改并阐明在未来的科学研究中要解决的关键问题。