郑南峰团队目前主要研究领域为纳米表面化学，国产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。

目前，大动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。此外，态范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。

图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，围偏完成由于原位探针的出现，围偏完成使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，振模但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。对错误的判断进行纠正，色散试点我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，监测来研究超导体的临界温度。最后我们拥有了识别性别的能力，样机并能准确的判断对方性别。

国产这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

随后开发了回归模型来预测铜基、大动铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，大动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。据悉，态范此次中国十大品牌评选活动，有数以万计的企业参与，只有通过数百万网民的层层投票最终脱颖而出的十个品牌方能夺得桂冠。

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