青海全面建成东部西部骨干电网网架

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为了解决这个问题，建成2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。Ceder教授指出，东部电网可以借鉴遗传科学的方法，东部电网就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。

随后开发了回归模型来预测铜基、西部铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，西部同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。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，骨干来研究超导体的临界温度。根据Tc是高于还是低于10K，网架将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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然而，东部电网实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

首先，西部构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。值得注意的是，骨干小米澎湃OS也将在发布会亮相，或将接入小米手机、小米电视新品。

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