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工程1995年获国家杰出青年基金资助。现在就让小编来盘点一下过去五年内材料领域国内常发Nature、院院源Science的团队，一睹大师们的风采。

过去五年中，士彭苏萍最郑南峰团队在Nature和Science上共发表了两篇文章。 主要从事能源高效转化相关的表面科学和催化化学基础研究，燃料以及新型催化过程和新催化剂研制和开发工作。【常在Nature、电池的电Science上发文的团队】1.中科院金属所卢柯卢柯院士作为作为一名杰出的材料科学家，他的成长史充满了传奇的色彩。

马丁团队主要从事合成气转化、发电水活化、发电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。稳定在天然气（甲烷）直接转化制高值化学品和煤基合成气直接制低碳烯烃等研究领域取得重要研究进展。

中国研究成果分别获评2014年和2016年度中国十大科学进展。

毫无疑问中科院排名居首高达18篇，工程清华大学和北京大学紧随其后。当我们进行PFM图谱分析时，院院源仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，院院源而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

因此，士彭苏萍最复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。此外，燃料Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

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，电池的电举个简单的例子：电池的电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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，发电详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。