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要把人类和其他生物，第道自不同样貌的生态环境都看成一个生态总体进行保护，这样才是真正可持续的生态保护观念。

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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，第道自详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。因此，次知复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。

因此，第道自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。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，次知它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。主要从事仿生功能界面材料的制备及物理化学性质的研究，第道自揭示了自然界中具有特殊浸润性表面的结构与性能的关系，第道自提出了二元协同纳米界面材料设计体系。

2003年荣获教育部全国优秀博士学位论文指导教师称号，次知同年由他为学术带头人的光功能材料的设计、制备与表征获基金委创新研究群体资助。其指导过的中国学生包括：第道自北京大学刘忠范院士、北京航空航天大学江雷院士、中国科学院化学所姚建年院士。

主要从事纳米碳材料、次知二维原子晶体材料和纳米化学研究，次知在石墨烯、碳纳米管的化学气相沉积生长方法及其应用领域做出了一系列开拓性和引领性工作，是国际上具有代表性的纳米碳材料研究团队之一。现任物理化学学报主编、第道自科学通报副主编，Adv.Mater.、ACSNano、Small、NanoRes.、ChemNanoMat、APLMater.、NationalScienceReview等国际期刊编委或顾问编委。