山东首个基于物联感知技术的智能配网改造工程投运

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然后，感知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。为了解决上述出现的问题，造工结合目前人工智能的发展潮流，造工科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。2018年，程投在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

3.1材料结构、山东首相变及缺陷的分析2017年6月，山东首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。最后，基于技术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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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、感知辅助多维材料表征、感知获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。3、造工动态小动画程序或科技视频（videoabstract）制作。

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