主要从事纳米碳材料、博海二维原子晶体材料和纳米化学研究，博海在石墨烯、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。

拾贝利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。2018年，为师在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，为师但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、起摇起卷积神经网络（CNN）等[3]。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，博海详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

拾贝图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。为师2015年获中国科学院杰出成就奖。

起摇起这并不是小编调研的失误。而是确有其事，博海上海科技大学与海外学者合作较多，所以挂名了6篇NS并不为奇。

拾贝(2)先进电子和光子材料与器件。 主要从事能源高效转化相关的表面科学和催化化学基础研究，为师以及新型催化过程和新催化剂研制和开发工作。