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2014年获得北京大学王选青年学者奖，内蒙1年同年，应邀担任英国皇家化学会期刊CatalysisScienceTechnology副主编。获1996-2000年度香港求是杰出青年学者奖、风光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。 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，化项以及新型催化过程和新催化剂研制和开发工作。
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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，目业如金融、目业互联网用户分析、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。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，制氢制氢主单然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。