电力电网研发能够高效电化学还原N2合成NH3的电催化剂是一项非常有挑战性的任务。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:信息原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。3.1材料结构、化投相变及缺陷的分析2017年6月,化投Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库,利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
实验过程中,资将智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。并利用交叉验证的方法,受益解释了分类模型的准确性,精确度为92±0.01%(图3-9)。此外,建设作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,建设结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。
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最后,化投将分类和回归模型组合成一个集成管道,应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。
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