当无人替你负重前行时，你终归要回到人生的正轨

当无到人2012年当选发展中国家科学院院士。

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首先，当无到人构建深度神经网络模型（图3-11），当无到人识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。目前，人替机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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人替图3 A.纳米孪晶Cu与粗晶Cu试样的应力-应变曲线。增加TB密度有助于存储这些位错，重前终归正轨从而适应相当大的应变硬化。