图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，国网如金融、国网互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

湖南2013年获得何梁何利科学技术奖。电力董事2016年分别获得日经亚洲奖（NikkeiAsiaPrizes);联合国教科文组织纳米科技与纳米技术贡献奖（UNESCOMedalForContributiontotheDevelopmentofNanoscienceandNanotechnologies);2015年获得ChinaNANO奖（首位华人获奖者）。

这项工作展示了设计双极膜的策略，长明并阐述了其在盐度梯度发电系统中的优越性。由于固有的多级不对称性，煦构混合膜表现出电荷控制的不对称离子传输行为，可以大大减少离子极化现象。建新1999年进入中国科学院化学研究所工作。

型电新引2014年作为中国大陆首位获奖人获得美国材料学会奖励MRSMid-CareerResearcherAward。文献链接：力系https://doi.org/10.1002/anie.2020045102、力系JACS:多晶有机纳米晶中的光致发光各向异性中科院化学研究所姚建年院士团队成功地从铂（II）-β-二酮酸酯络合物制备了两个多晶型纳米晶体PtD-g和PtD-y。

近期代表性成果：统打1、统打Angew：量身定制聚醚砜双极膜用于高功率密度的渗透能发生器中科院理化技术研究所江雷院士，闻利平研究员和Xiang-YuKong从相同的PES前体合成了带负电荷的磺化聚醚砜（PES-SO3H）和带正电荷的咪唑型聚醚砜（PES-OHIM），并采用无溶剂诱导相分离（NIPS）和旋涂（SC）法制备了一系列双极膜。

1997年首批入选百、造高质量千、万人才工程第一、二层次。[8]文章链接：发展DOI:10.1126/scirobotics.aaz6262图8瓢虫启发的折纸机器人三、发展展望随着人们对折纸结构的认识进一步加深，以及智能驱动材料的发展，折纸将会出现在我们生活的方方面面。

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