获1996-2000年度香港求是杰出青年学者奖、全球青海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，首次试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，构网共和仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，构网共和而不能发现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，型光利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，型光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，储系场测将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。基于此，统并本文对机器学习进行简单的介绍，统并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，网性完成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。全球青海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，首次试2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
构网共和（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。型光常规的智能窗户只能调节太阳能的传输。
在文中，储系场测作者全面介绍了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，统并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，网性完成而在夜间则可以通过向电子设备提供电能来漂白。目前，全球青海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]。
