[博海拾贝0802]三英战吕布

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拾贝英2007年被聘为纳米研究重大科学研究计划仿生智能纳米复合材料项目首席科学家。战吕2014年度中国科学院杰出科技成就奖。

文献链接：博海布https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.0c00348二、博海布江雷江雷，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 。近期代表性成果：拾贝英1、拾贝英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。战吕1994年获得吉林大学博士学位后继续在东京大学做博士后研究。

此外，博海布聚电解质水凝胶膜功能的良好可调性可系统地理解可控离子扩散机理及其对整体膜性能的影响。此外，拾贝英还多次获中科院优秀导师奖。

战吕2013年获中国分析测试协会科学技术奖（CAIA）一等奖（第二获奖人）。

主要从事纳米碳材料、博海布二维原子晶体材料和纳米化学研究，博海布在石墨烯、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。随后，拾贝英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。

经过计算并验证发现，战吕在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。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，博海布举个简单的例子：博海布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。

基于此，拾贝英本文对机器学习进行简单的介绍，拾贝英并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。战吕（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。