2003年荣获教育部全国优秀博士学位论文指导教师称号，博海同年由他为学术带头人的光功能材料的设计、制备与表征获基金委创新研究群体资助。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，拾贝然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。根据Tc是高于还是低于10K，面修将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

博海标记表示凸多边形上的点。为了解决上述出现的问题，拾贝结合目前人工智能的发展潮流，拾贝科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。面修这就是最后的结果分析过程。

那么在保证模型质量的前提下，博海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，博海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。实验过程中，拾贝研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

为了解决这个问题，面修2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

因此，博海复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。1993年6月回北京大学任教，拾贝同年晋升教授。

由于固有的多级不对称性，面修混合膜表现出电荷控制的不对称离子传输行为，可以大大减少离子极化现象。1992年作为中日联合培养的博士生公派去日本东京大学学习，博海师从国际光化学科学家藤岛昭。

高导电性、拾贝卓越的吸附能力和精细的结构使GQF成为一种很有前途的实时气体检测方法。近期代表性成果：面修1、面修Angew: 调节单原子掺杂二氧化钛中晶格氧的电荷转移以HER中科院化学研究所姚建年院士和北京交通大学王熙教授分别以TM1/TiO2和HER为模型催化剂和模型反应，系统地研究了催化作用下的电荷转移。