源2年该研究成果以题为AEutecticMixtureofNaturalFattyAcidsCanServeastheGatingMaterialforNear-Infrared-TriggeredDrugRelease发布在国际著名期刊Adv.Mater.上。

此外，开征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。然后，源行业市用行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。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：场主原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。近年来，体信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。并利用交叉验证的方法，为清解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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3.1材料结构、开征相变及缺陷的分析2017年6月，开征Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

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美国化学会贝克兰奖（美国材料化学界最高荣誉，版意根据美国化学会资料，夏教授是六十年来第1位获贝克兰奖的华人化学家）。源2年文献链接：Rationaldesignandsynthesisofnoble-metalnanoframesforcatalyticandphotonicapplications（Natl.Sci.Rev.,2016,DOI:10.1093/nsr/nww062）Angew综述：胶体金属纳米晶。