一代不如一代，是命中注定

然后，代代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。

研究方向包括：命中(1)纳米材料的合成、组装和表征。现在就让小编来盘点一下过去五年内材料领域国内常发Nature、注定Science的团队，一睹大师们的风采。

2008年被聘为美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)助理教授，代代2012年和2013年分别晋升为终身副教授和教授，2013年被聘为湖南大学特聘教授。在过去五年中，命中段镶锋湖南大学团队在Nature和Science上发表了3篇文章。【Nature、注定Science发文情况】本次调查报告以WebofScience为检索工具，在2014年到2018年，中国高校参与及合作研究共在Nature和Science上发表101篇材料类文章。

在过去五年中，代代包信和团队在Nature和Science上共发表了两篇文章。命中2005年从美国加州大学河滨分校化学专业获得博士学位。

2017年获德国化学工程和生物技术协会（DECHMA）和德国催化协会催化成就奖（Alwin Mittasch Prize 2017），注定所带领的纳米和界面催化团队获首届全国创新争先奖牌。

代代2005年入选中国科学院百人计划。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、命中辅助多维材料表征、命中获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、注定卷积神经网络（CNN）等[3]。首先，代代根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

此外，命中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。注定利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。