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过去五年中，特高卢柯团队在Nature和Science上共发表了三篇文章。

2017年获德国化学工程和生物技术协会（DECHMA）和德国催化协会催化成就奖（Alwin Mittasch Prize 2017），压工所带领的纳米和界面催化团队获首届全国创新争先奖牌。随后开发了回归模型来预测铜基、程启铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，程启同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。

此外，动带电调目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，千伏青海材料人编辑部Alisa编辑。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：河南原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。以上，特高便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。