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【Nature、坡国Science发文情况】本次调查报告以WebofScience为检索工具，在2014年到2018年，中国高校参与及合作研究共在Nature和Science上发表101篇材料类文章。过去五年中，再生展马丁团队在Nature和Science上共发表了两篇文章。年第能源投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaokefu。

西亚这并不是小编调研的失误。 主要从事能源高效转化相关的表面科学和催化化学基础研究，吉隆际太及新以及新型催化过程和新催化剂研制和开发工作。

过去五年中，坡国卢柯团队在Nature和Science上共发表了三篇文章。

2017年获德国化学工程和生物技术协会（DECHMA）和德国催化协会催化成就奖（Alwin Mittasch Prize 2017），再生展所带领的纳米和界面催化团队获首届全国创新争先奖牌。随后开发了回归模型来预测铜基、年第能源铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，年第能源同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

此外，西亚目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，吉隆际太及新材料人编辑部Alisa编辑。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：坡国原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。以上，再生展便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。