考虑到高聚物的形态在其应用光谱中的重要意义，博海提出了合适的聚合物前体的选择和精确调控高聚物形态的策略。

拾贝我们便能马上辨别他的性别。然而，力量实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

此外，博海随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，拾贝但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。首先，力量构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

首先，博海根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。需要注意的是，拾贝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。

根据Tc是高于还是低于10K，力量将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

然后，博海采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。卢柯团队的研究方向包括金属电化学愈合、拾贝摩擦磨损、梯度纳米结构材料和纳米层片结构材料。

毫无疑问中科院排名居首高达18篇，力量清华大学和北京大学紧随其后。16岁上大学，博海28岁成为中科院金属研究所研究员，博海36岁被任命为中科院金属研究所所长，38岁当选中国最年轻的中科院院士，41岁成为美国《科学》杂志创刊以来第一位担任评审编辑的中国科学家。

拾贝次序机构名称发表文章数量1中科院182清华大学63北京大学64上海科技大学65中国科学技术大学46厦门大学47浙江大学48南京大学49天津大学410湖南大学3表中给出了在NS发文前10的大学排名。Nature和Science作为当今全球最具权威的学术期刊，力量在科学界的影响力不言而喻。