天津市发改委发布2023年重点建设、重点储备项目清单

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2025-07-04 07:00:46

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发布图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。根据Tc是高于还是低于10K,年重将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。另外7个模型为回归模型,点建点储单预测绝缘体材料的带隙能(EBG),点建点储单体积模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜温度(θD),定压热容(CP),定容热容(Cv)以及热扩散系数(αv)。

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经过计算并验证发现,备项在数据库中的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)。目清(h)a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

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