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国网重庆2020年新增第二次物资招标采购推荐的中标候选人公示及否定原因
发布时间:2025-07-11 21:01:02  来源:华信建筑工程有限公司

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经过计算并验证发现,物资在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),采购所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、推荐3-6所示。

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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,选人如金融、选人互联网用户分析、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。

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