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吃过这些都是限制材料发展与变革的重大因素。经过计算并验证发现,还有后没在数据库中的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)。首先,吃过构建带有属性标注的材料片段模型(PLMF):将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段,表示结构的连通性。
首先,还有后没构建深度神经网络模型(图3-11),还有后没识别在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。吃过(e)分层域结构的横截面的示意图。
深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、还有后没卷积神经网络(CNN)等[3]。
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郑南峰团队目前主要研究领域为纳米表面化学,吃过涉及多功能纳米颗粒,晶化的纳米孔材料和基于纳米颗粒的催化剂等新型功能材料。2008年被聘为美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)助理教授,还有后没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。
马丁团队主要从事合成气转化、吃过水活化、吃过烃类选择转化和催化原位表征技术等方面等方面的研究,在费托合成、双金属催化体系、催化机理研究等方面取得了系列进展。2017年获德国化学工程和生物技术协会(DECHMA)和德国催化协会催化成就奖(Alwin Mittasch Prize 2017),还有后没所带领的纳米和界面催化团队获首届全国创新争先奖牌。