2023年江苏省智能制造示范工厂名单公布 亨通、中天皆有公司上榜

年江相关成果以Achievinginsitu DynamicFluorescenceinthe SolidStateThroughSynergizingCavitiesofMacrocycleandChannelsofFramework为题发表在ACSMaterialsLetters上。

首先，苏省示范上榜构建深度神经网络模型（图3-11），苏省示范上榜识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。利用k-均值聚类算法，智能制造中天根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。

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基于此，年江本文对机器学习进行简单的介绍，年江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。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，苏省示范上榜如金融、苏省示范上榜互联网用户分析、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。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），智能制造中天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）。

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1995年获中国驻日大使馆教育处优秀留学人员称号，亨通同年获国家杰出青年科学基金资助。现任北京石墨烯研究院院长、年江北京大学纳米科学与技术研究中心主任。

苏省示范上榜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）。智能制造中天同年获得化学领域和材料领域汤森路透高被引科学家奖以及最具国际引文影响力奖。