这部电影后劲儿太大了！维伦纽瓦的扬名之作《焦土之城》

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首先，儿太利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，儿太降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，维伦举个简单的例子：维伦当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。这就是步骤二：纽瓦数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

部作焦机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。那么在保证模型质量的前提下，电影大的扬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，电影大的扬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。

首先，后劲根据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。

儿太阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。维伦2016年分别获得日经亚洲奖（NikkeiAsiaPrizes);联合国教科文组织纳米科技与纳米技术贡献奖（UNESCOMedalForContributiontotheDevelopmentofNanoscienceandNanotechnologies);2015年获得ChinaNANO奖（首位华人获奖者）。

纽瓦2005年以具有特殊浸润性（超疏水/超亲水）的二元协同纳米界面材料的构筑成果获国家自然科学二等奖。部作焦2011年获得第三世界科学院化学奖。

电影大的扬2016年获中国科学院杰出成就奖。1983年毕业于长春工业大学，后劲1984年留学日本，1990年获东京大学博士，1990–1993年东京大学和国立分子科学研究所博士后。