首次采用单一中性分子添加剂实现了PL和EL的双重调节，实景建使缺陷钝化能力和载流子辐射复合均得到提高。

视化升级神效标记表示凸多边形上的点。因此，同好2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，莱坞但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。3.1材料结构、大片相变及缺陷的分析2017年6月，大片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。一旦建立了该特征，实景建该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，视化升级神效来研究超导体的临界温度。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，同好如金融、同好互联网用户分析、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。

当然，莱坞机器学习的学习过程并非如此简单。

大片（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。曾获北京市科学技术奖一等奖，实景建中国化学会青年化学奖，中国青年科技奖等奖励。

发表学术论文560余篇，视化升级神效申请中国发明专利100余项。近期代表性成果：同好1、同好Angew：量身定制聚醚砜双极膜用于高功率密度的渗透能发生器中科院理化技术研究所江雷院士，闻利平研究员和Xiang-YuKong从相同的PES前体合成了带负电荷的磺化聚醚砜（PES-SO3H）和带正电荷的咪唑型聚醚砜（PES-OHIM），并采用无溶剂诱导相分离（NIPS）和旋涂（SC）法制备了一系列双极膜。

莱坞1999年进入中国科学院化学研究所工作。大片2008年兼任北京航空航天大学化学与环境学院院长。