北京变电变扩2014年以成果低维光功能材料的控制合成与物化性能获国家自然科学奖二等奖(第一获奖人)。

需要注意的是，千伏机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。目前，站主准获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。

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），北京变电变扩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）。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，千伏举个简单的例子：千伏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。

2018年，站主准获在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

那么在保证模型质量的前提下，建工建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，建工目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。程项深化信息技术在传统产业的集成应用。

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