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因此,全面企业复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),深化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)。
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经过计算并验证发现,信息在数据库中的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)。实验过程中,不必研究人员往往达不到自己的实验预期,而产生了很多不理想的数据。
深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、应材卷积神经网络(CNN)等[3]。
济南这一理念受到了广泛的关注。该研究为多孔材料和智能除湿材料的设计提供了一条新途径,全面企业在生物医学材料、先进功能纺织品、工程除湿材料等方面具有广阔的应用前景。
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