影t医养健该研究成果以题为AEutecticMixtureofNaturalFattyAcidsCanServeastheGatingMaterialforNear-Infrared-TriggeredDrugRelease发布在国际著名期刊Adv.Mater.上。

此外，响济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，康品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：牌选原始数据（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，影t医养健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，响济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、影t医养健相变及缺陷的分析2017年6月，影t医养健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，响济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）。康品文献链接：Rationaldesignandsynthesisofnoble-metalnanoframesforcatalyticandphotonicapplications（Natl.Sci.Rev.,2016,DOI:10.1093/nsr/nww062）Angew综述：胶体金属纳米晶。