中国电力企业在“一带一路”沿线地区可以大展身手

此外，中国展身在纯净和掺杂的PtD-y晶体中观察到了与EnT过程耦合的显着PL各向异性。

电力带2017年获得德国洪堡研究奖（HumboldtResearchAward）。现任物理化学学报主编、企业区科学通报副主编，Adv.Mater.、ACSNano、Small、NanoRes.、ChemNanoMat、APLMater.、NationalScienceReview等国际期刊编委或顾问编委。

发表学术论文560余篇，线地申请中国发明专利100余项。迄今Nature,Acc.Chem.Res.,Chem.Soc.Rev.,J.Am.Chem.Soc.,Angew.Chem.Int.Ed.,Adv.Mater.等国际化学和材料界等杂志上发表论文500余篇（他引15000余次），中国展身出版合著4部，中国展身合作译著1部，担任担任《CCSChemistry》主编、《光电子科学与技术前沿丛书》主编、《中国大百科全书》第三版化学学科副主编、物理化学分支主编。电力带2012年当选发展中国家科学院院士。

高导电性、企业区卓越的吸附能力和精细的结构使GQF成为一种很有前途的实时气体检测方法。由于固有的多级不对称性，线地混合膜表现出电荷控制的不对称离子传输行为，可以大大减少离子极化现象。

这项工作展示了设计双极膜的策略，中国展身并阐述了其在盐度梯度发电系统中的优越性。

电力带1999年进入中国科学院化学研究所工作。随后，企业区2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

我在材料人等你哟，线地期待您的加入。目前，中国展身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。

3.1材料结构、电力带相变及缺陷的分析2017年6月，电力带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。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，企业区如金融、企业区互联网用户分析、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。