曾任北京大学现代物理化学研究中心主任(1995–2002)，颗引物理化学研究所所长(2006–2014)，颗引北京市科委挂职副主任（2016–2017），北京市低维碳材料工程中心主任（2013–2018），国家攀登计划(B)、973计划和纳米重大研究计划项目首席科学家，国家自然科学基金表界面纳米工程学创新研究群体学术带头人(三期)等
山楂我们便能马上辨别他的性别。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，头脑举个简单的例子：头脑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。
近年来，风暴这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。2018年，颗引在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]。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，山楂详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
目前，头脑机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，风暴但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
颗引图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
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