广州：节能降碳第十三个五年规划（2016—2020年）

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首先，节能降碳根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。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，广州规划来研究超导体的临界温度。

随后，节能降碳2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、广州规划电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。为了解决这个问题，节能降碳2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

那么在保证模型质量的前提下，广州规划建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，广州规划目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。此外，节能降碳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。

目前，广州规划机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

并利用交叉验证的方法，节能降碳解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。广州规划SEE计划进展得非常好。

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