2005-2007年在加州大学圣芭芭拉分校从事博士后研究，关注2007年回到厦门大学任特聘教授，关注2009年获得国家杰出青年科学基金资助，同年受聘为教育部长江学者特聘教授，2016年6月获中国优秀青年科技人才奖。

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基于此，选择本文对机器学习进行简单的介绍，选择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。以上，关注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。Ceder教授指出，｜直可以借鉴遗传科学的方法，｜直就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、关注辅助多维材料表征、关注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。

因此，｜直2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。流电芯这项技术在雨量充沛但太阳能资源不够丰富的地区具有非常广阔的应用前景。

混合能量采集太阳能电池应用示意图混合能量采集太阳能电池在模拟降雨环境下的电学输出性能将雨滴水动能转化为电能的工作机理晶硅太阳能电池内建电场与表面摩擦电荷的耦合作用与目前市场中的硅电池器件相比，选择混合能量采集的电池器件具有在雨天发电的独特优势，选择能够大幅度降低电池器件的发电成本，降低光伏发电的电价，推进光伏器件的发展。该工作以Boostingpowerconversionefficiencybyhybridtriboelectricnanogenerator/silicontandemsolarcelltowardrainenergyharvesting为题发表在NanoEnergy杂志上，关注赵磊磊为第一作者，关注段加龙副研究员、杨希娅副研究员以及唐群委教授为文章的通讯作者。

｜直通过光电转换技术高效利用太阳能被认为是未来能源发展战略的核心之一。唐群委团队目前已研制成功大面积混合能量采集太阳能电池组件，流电芯如下图所示，为下一步实现中试打下了基础