获1996-2000年度香港求是杰出青年学者奖、当无到人2005年国家自然科学二等奖（排名第三）、2012年获何梁何利科技进步奖和2015年周光召基金会基础科学奖。

此外，人替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。当我们进行PFM图谱分析时，重前终归正轨仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，重前终归正轨而不能发现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。

首先，当无到人利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，当无到人降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。根据Tc是高于还是低于10K，人替将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。基于此，重前终归正轨本文对机器学习进行简单的介绍，重前终归正轨并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。

此外，当无到人随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。人替阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

为了解决这个问题，重前终归正轨2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

当无到人（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。人替常规的智能窗户只能调节太阳能的传输。

在文中，重前终归正轨作者全面介绍了VO2在智能窗户中的应用，从电子、原子、纳米和微米的角度重点介绍了最新进展。其中，当无到人氧空位不仅提供了良好的近红外（NIR）选择性调制，而且改善了锂离子在TiO2-x基体中的扩散，从而克服了异价取代掺杂与离子扩散的缺点。

这些窗户在白天可以通过太阳能充电来着色，人替而在夜间则可以通过向电子设备提供电能来漂白。目前，重前终归正轨智能窗户材料根据激励方式大致可以分为四种：光致变色型、电致变色型、机械致变色型和热致调光型[1]。