北京航空航天大学这几年也评上徐惠彬、北极王华明两位院士，院士总数已有5位。
近年来，星招这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。我在材料人等你哟，更懂期待您的加入。
然后，优秀采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），北极所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。最后，星招将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：更懂认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，更懂对症下方，方能功成。优秀这一理念受到了广泛的关注。
然后，北极为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
目前，星招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。文献链接：更懂AtomicStepFlowonaNanofacet,(PhysicalReviewLetters,2018,DOI:10.1103/PhysRevLett.121.166101)本文由材料人电子电工学术组Z.Chen供稿，材料牛整理编辑。
当吸附原子扩散足够的时候，优秀这种机制优先于在平坦的平台上形成新的原子核。北极这种生长模式是由于原子优先附着在晶体表面的台阶上。
在接近121°的临界角时，星招作者通过实验观察到从WZ到ZB堆叠的转变。在NW边界，更懂生长发生的区域非常小，以至于它被一个接一个流动的单个台阶穿过。
