随着科技的进步，真正战大众生活水平的不断提高，真正战人们对家居智能化的要求也越来越高，诸如灯光控制、背景音乐、安防报警等方面也逐渐开始转向智能化控制。
主要从事纳米碳材料、比腾二维原子晶体材料和纳米化学研究，比腾在石墨烯、碳纳米管的化学气相沉积生长方法及其应用领域做出了一系列开拓性和引领性工作，是国际上具有代表性的纳米碳材料研究团队之一。文献链接：讯老https://doi.org/10.1021/acsnano.0c012983、讯老NanoLett:层状石墨烯用于定量分析锂离子电池介电层集电器的界面性能北京大学刘忠范院士和彭海琳教授等人证实了基于石墨烯设计的Al集电器/电解质界面处增强的防腐性能，石墨烯表层使商用铝箔用作LIB中的正极集电器时具有与电解质和电极材料几乎理想的界面。
干妈2013年获得何梁何利科学技术奖。姚建年院士在有机功能纳米结构的制备及其性能研究，事件基于分子设计的有机纳米结构的形貌调控，事件液相胶体化学反应法对低维结构形成动力学过程的调控，有机纳米结构的特异光物理和光化学性能研究等多方面取得了卓越的成就。接下来，还离本文重点介绍一门三院士的主角-刘忠范院士、江雷院士、姚建年院士以及他们的近期研究进展。
文献链接：真正战https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.0c00348二、真正战江雷江雷，1965年3月生吉林长春，无机化学家、纳米材料专家，中国科学院院士 、发展中国家科学院院士、美国国家工程院外籍院士 ，中国科学院化学研究所研究员、博士生导师，北京航空航天大学化学与环境学院院长 。这项工作突出了界面设计在基于纳米流体膜的渗透能转换系统的构建中的重要性，比腾证明了聚电解质凝胶作为高性能界面材料在非均相渗透发电领域的巨大前景。
这些材料具有出色的集光和EnT特性，讯老这是通过掺杂低能红色发射铂的受体实现的。
而且，干妈具有广阔带电荷3D网络的聚电解质凝胶可以充当离子扩散促进剂，从而大大提高界面传输效率。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，事件如金融、事件互联网用户分析、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。
那么在保证模型质量的前提下，还离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，还离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。需要注意的是，真正战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。
此外，比腾Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。最后，讯老将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
