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过去五年中，讨厌卢柯团队在Nature和Science上共发表了三篇文章。卢柯团队的研究方向包括金属电化学愈合、理教摩擦磨损、梯度纳米结构材料和纳米层片结构材料。

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2001-2008年在美国Nanosys高科技公司工作、理教是该公司的联合创始人之一，理教历任联合技术顾问、先进技术科学家、先进技术高级科学家、先进技术部经理和首席科学家。

现在就让小编来盘点一下过去五年内材料领域国内常发Nature、大家的Science的团队，一睹大师们的风采。2018年，讨厌在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]。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），理教所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，大家的来研究超导体的临界温度。

需要注意的是，讨厌机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类为了保证小狗的健康，理教应该给小狗充足的睡眠，理教如果20天的小狗睡眠不足，可以考虑安排它们每天有足够的休息时间，让它们有充分的睡眠，以保证它们的健康。