2008年被聘为美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)助理教授，西门2012年和2013年分别晋升为终身副教授和教授，2013年被聘为湖南大学特聘教授。

最后我们拥有了识别性别的能力，成都并能准确的判断对方性别。就是针对于某一特定问题，落成建立合适的数据库，落成将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

那么在保证模型质量的前提下，德国建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，德国目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。随后，首家数字2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。化企机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

近年来，西门这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，成都然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，落成所涉及领域也正在慢慢完善。

为了解决上述出现的问题，德国结合目前人工智能的发展潮流，德国科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。首家数字文献链接：Adynamicallyreprogrammablesurfacewithself-evolvingshapemorphing(Nature2022,609,701-708)本文由大兵哥供稿。

该平台与现有柔性电子框架中使用的经典材料、化企结构和薄膜制造技术兼容。一、西门【导读】软物质可以根据与环境的相互作用或对信息的感知动态地重新配置其形状，西门动态形状变形软材料系统在生物体中普遍存在，它们与软机器、柔性电子和智能药物等新兴技术的相关性也在迅速增加。

想要在多种配置之间转换形状，成都需要研究各种架构和可编程刺激（例如，温度、光、磁场、电场和洛伦兹力驱动）。三、落成【数据概览】图一、落成可编程电磁驱动的机械超表面图二、动态复杂形变超曲面的模型驱动逆设计图三、实验驱动的自进化过程与模型驱动方法的对比图四、随外在或内在的扰动而形变的自进化形状图五、自进化形状向半实时形状学习和多功能方向发展四、【成果启示】综上所述，本工作提出了一个可重新编程的超表面，可以精确、快速地变形为各种目标形状和动态形状。