建设数字电网 推动能源绿色转型

2005-2007年在加州大学圣芭芭拉分校从事博士后研究，建设2007年回到厦门大学任特聘教授，建设2009年获得国家杰出青年科学基金资助，同年受聘为教育部长江学者特聘教授，2016年6月获中国优秀青年科技人才奖。

近年来，数字这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。再者，电网随着计算机的发展，电网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。

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，推动来研究超导体的临界温度。因此，绿色复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。转型阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，建设材料人编辑部Alisa编辑。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，数字它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

然后，电网采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

此外，推动随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。4K电视用户如果想要体验4K电视服务，绿色则可以安装华数TV，华数TV拥有专为4K用户打造的4K专区，里面包含丰富的4K电影、电视资源。

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