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在这些领域的研究成果十分丰富，力电力行不仅在Nature和Science上发表过十几篇文章，而且这些论文的引用量也是大得惊人。业信2014年获第六届十佳全国优秀科技工作者称号。

2014年获得北京大学王选青年学者奖，息化同年，应邀担任英国皇家化学会期刊CatalysisScienceTechnology副主编。获1996-2000年度香港求是杰出青年学者奖、术助2005年国家自然科学二等奖（排名第三）、2012年获何梁何利科技进步奖和2015年周光召基金会基础科学奖。 主要从事能源高效转化相关的表面科学和催化化学基础研究，力电力行以及新型催化过程和新催化剂研制和开发工作。

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而是确有其事，术助上海科技大学与海外学者合作较多，所以挂名了6篇NS并不为奇。

(3)能源利用、力电力行转化与存储。在数据库中，业信根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

近年来，息化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。3.1材料结构、术助相变及缺陷的分析2017年6月，术助Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，力电力行如金融、力电力行互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。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，业信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。