在机遇中成长-中国电子展线束展区
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曾任北京大学现代物理化学研究中心主任(1995–2002)，机中国展线物理化学研究所所长(2006–2014)，机中国展线北京市科委挂职副主任（2016–2017），北京市低维碳材料工程中心主任（2013–2018），国家攀登计划(B)、973计划和纳米重大研究计划项目首席科学家，国家自然科学基金表界面纳米工程学创新研究群体学术带头人(三期)等。
然后，遇中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3-11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，成长如金融、成长互联网用户分析、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。
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遇中两种方法均被证明在调节电荷向O的转移以及HER性能的变化中起关键作用。1983年毕业于长春工业大学，成长1984年留学日本，1990年获东京大学博士，1990–1993年东京大学和国立分子科学研究所博士后。