中国神话中比较相似的《山海经》中的九头蛇相柳，不该在《山海经》的记载中，相柳蛇身九头，食人无数，所到之处，尽成泽国。
主要从事仿生功能界面材料的制备及物理化学性质的研究，吃肉吃揭示了自然界中具有特殊浸润性表面的结构与性能的关系，吃肉吃提出了二元协同纳米界面材料设计体系。僧该2013年获得何梁何利科学技术奖。
不该2013年获中国分析测试协会科学技术奖（CAIA）一等奖（第二获奖人）。这样的膜设计大大促进了跨膜离子的扩散，吃肉吃有助于实现5.06Wm-2的高功率密度，这是基于纳米流体膜的渗透能转换的最高值。僧该制备出多种具有特殊功能的仿生超疏水界面材料。
近期代表性成果：不该1、不该Angew：量身定制聚醚砜双极膜用于高功率密度的渗透能发生器中科院理化技术研究所江雷院士，闻利平研究员和Xiang-YuKong从相同的PES前体合成了带负电荷的磺化聚醚砜（PES-SO3H）和带正电荷的咪唑型聚醚砜（PES-OHIM），并采用无溶剂诱导相分离（NIPS）和旋涂（SC）法制备了一系列双极膜。吃肉吃该工作有望开拓石墨烯市场。
僧该2017年获得全国创新争先奖 。
中国化学会副理事长、不该中国国际科技促进会副会长、不该中关村石墨烯产业联盟理事长、中关村科技园区丰台园科协第三届委员会主席、教育部科技委委员及学风建设委员会副主任和国际合作学部副主任。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，吃肉吃来研究超导体的临界温度。
再者，僧该随着计算机的发展，僧该许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。以上，不该便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
3.1材料结构、吃肉吃相变及缺陷的分析2017年6月，吃肉吃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，僧该举个简单的例子：僧该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。
