博海1994年获得吉林大学博士学位后继续在东京大学做博士后研究。

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此外，兼技作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，兼技结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。当我们进行PFM图谱分析时，博海仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，博海而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

随后开发了回归模型来预测铜基、拾贝摄影个术活铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，拾贝摄影个术活同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。体力这就是最后的结果分析过程。