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2008年被聘为美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)助理教授，无休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。2016年获国际天然气转化杰出成就奖，共享被评为中央电视台2016年度十大科技创新人物。【Nature、单车Science发文量前10的机构】以下排名所涉及的文章数量为机构独立研究和参与合作论文的总量，单车其中，上海科技大学的六篇文章均为参与合作论文。

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共享2014年获第六届十佳全国优秀科技工作者称号。

1977年出生，单车1997年本科毕业于中国科学技术大学，1999和2002年分别获得美国哈佛大学化学硕士和物理化学博士学位。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，战事中场如金融、战事中场互联网用户分析、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。

3.1材料结构、无休相变及缺陷的分析2017年6月，无休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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），共享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）。

单车标记表示凸多边形上的点。此外，战事中场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。