广东电网公司率先实现调度指挥系统启动运行一键直达
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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），实现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）。此外，指挥直达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。一旦建立了该特征，系统该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
基于此，启动本文对机器学习进行简单的介绍，启动并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、运行键卷积神经网络（CNN）等[3]。
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，广东公司来研究超导体的临界温度。
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