2018加入四川大学化学学院任特聘研究员，盖茨博导。

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开启【小结】本研究提出了一种基于吸附物和基底本征性质获取小分子在固体表面上吸附能的方法。全文（f）以氧为吸附终端的吸附物在钙钛矿氧化物表面的吸附能和电子结构描述符y的线性关系。

该方法适用于描述以碳、盖茨氮和氧为吸附终端的20种小分子在过渡金属、盖茨纳米团簇、近表面合金和氧化物上的吸附，并能够自动推导出已知的吸附能线性关系式，具有广泛的适用性和坚实的物理化学基础。

最新智【文献链接】Determiningtheadsorptionenergiesofsmallmoleculeswiththeintrinsicpropertiesofadsorbatesandsubstrates（Nat.Commun.,2020,DOI:10.1038/s41467-020-14969-8）。随后开发了回归模型来预测铜基、发文铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，发文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。

目前，人工机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。因此，时代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。

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