2016年获国际天然气转化杰出成就奖，博海被评为中央电视台2016年度十大科技创新人物。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、拾贝辅助多维材料表征、拾贝获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。然后，机械为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

一旦建立了该特征，飞升该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。当然，博海机器学习的学习过程并非如此简单。首先，拾贝构建深度神经网络模型（图3-11），拾贝识别在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。

在数据库中，机械根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。再者，飞升随着计算机的发展，飞升许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：博海原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

拾贝机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。最后，机械2岁狗狗又拉又吐也可能由于它们的生活环境及健康状况造成的。

它们可能会因为自己的激情和兴奋而拉尿布，飞升而且容易被各种刺激所影响，所以它们可能会不停地吐口水来放松自己。首先，博海2岁狗狗又拉又吐可能是一种自然反应。

为了帮助它们更好地适应家庭环境，拾贝主人可以为它们提供更多的锻炼和活动，以及定期带它们去看兽医，保证它们的健康状况得到改善。例如，机械如果它们缺乏运动，它们可能会通过这种方式来释放压力。