最后，碳化碳交通作者提出了纳米酶和单原子催化剂成功结合所面临的主要挑战和机遇。

在数据库中，硅高根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。端电我们便能马上辨别他的性别。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，力电力零举个简单的例子：力电力零当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。备助（e）分层域结构的横截面的示意图。随后，碳化碳交通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。

就是针对于某一特定问题，硅高建立合适的数据库，硅高将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），端电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）。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，力电力零然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

然而，备助实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。姚建年的主要研究工作是通过分子设计和分子间弱相互作用的控制，碳化碳交通制备有机纳米/亚微米结构，碳化碳交通研究这些纳米/亚微米结构的光物理和光化学性能，并在此基础之上开展一些应用基础研究。

国内光化学界更是流传着关于藤岛昭教授一门三院士，硅高桃李满天下的佳话。端电2016年分别获得日经亚洲奖（NikkeiAsiaPrizes);联合国教科文组织纳米科技与纳米技术贡献奖（UNESCOMedalForContributiontotheDevelopmentofNanoscienceandNanotechnologies);2015年获得ChinaNANO奖（首位华人获奖者）。

此外，力电力零研究人员展示了在金属箔上分层石墨烯合成的批量生产方法，证明了其技术可扩展性。1983年毕业于长春工业大学，备助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。