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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），科技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、配套铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，配套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。

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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：程签原始数据（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，订1电池订单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。