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然后，古明总结了利用机器学习研究晶格热导率、古明界面热导和热电性能方面的工作，并讨论了影响发现效率和预测效果的几个关键因素以及机理解释中的困难。在展望中，确水论文详细讨论了热输运领域可以利用机器学习进行研究的几个具有挑战性的前沿课题。

该工作中华科技大学能源与动力工程学院纳米传热实验室杨诺教授和邓程程讲师为论文的通讯作者，业用用电万骁和冯文韬同学为共同第一作者，业用用电合作者还有清华大学工程力学系张兴教授、王海东副教授和纳米传热实验室王云鹏同学。近几十年来，电阶在热输运领域有诸多前沿课题，例如对于极限热导率的探索、纳米尺度界面热导和提高热电转换性能等方向的研究。例如，梯电利用机器学习研究纳米复合体系中多尺度热输运问题和声子输运的波动性和粒子性各自贡献问题的可能性。

使用材料信息学研究热输运问题的关键是利用传统的模拟或实验方法得到足够的初始数据，价标选取有效的机器学习算法以及进行合理的机理分析。它能够利用机器学习算法实现从材料结构到热物性的直接映射，准6种情从而可以根据预定标准对目标材料进行预测，避免大量重复的人力劳动。

更进一步，况下可以研究机器学习与实验测量的配合问题、实验测量中多参数拟合问题和其他新颖的机器学习方法在热输运方面应用的潜在可能。

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