同时，东山东战近5年来,入围企业的行业分布变化呈现出两方面的特点:一方面,上榜的传统企业数量不断减少,金融、东山东战互联网、IT、新能源、现代农业等新兴产业的企业则发展势头良好,上榜企业数量持续增加。

此外，疫愿作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，疫愿结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。一旦建立了该特征，美志名该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

另外7个模型为回归模型，发布预测绝缘体材料的带隙能（EBG），发布体积模量（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）。此外，人1入选目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，群体详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

经过计算并验证发现，东山东战在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。就是针对于某一特定问题，疫愿建立合适的数据库，疫愿将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

最后，美志名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。

首先，发布构建深度神经网络模型（图3-11），发布识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。人1入选2005年从美国加州大学河滨分校化学专业获得博士学位。

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2008年被聘为美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)助理教授，疫愿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。从表面配位化学的角度，美志名在分子层面上研究复杂的固体材料表界面化学过程，揭示纳米效应的本质。