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作者进一步扩展了其框架，物联网白以提取硫空位的扩散参数，物联网白并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。此外，皮书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。
随后开发了回归模型来预测铜基、发布铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，发布同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。在数据库中，模块根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：解读原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、新版详细辅助多维材料表征、新版详细获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。随后，物联网白2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
皮书这些都是限制材料发展与变革的重大因素。
2018年，发布在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]。2008年被聘为美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)助理教授，模块2012年和2013年分别晋升为终身副教授和教授，2013年被聘为湖南大学特聘教授。
解读1995年获国家杰出青年基金资助。【Nature、新版详细Science发文量前10的机构】以下排名所涉及的文章数量为机构独立研究和参与合作论文的总量，新版详细其中，上海科技大学的六篇文章均为参与合作论文。
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