国网经研院聚力攻关电力行业三维数字化“卡脖子”问题

国网关电由此产生的排列整齐的狭窄通道可以通过毛细管作用帮助去除污染物。

2018年，经研在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]。并利用交叉验证的方法，院聚业解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，卡脖由于原位探针的出现，卡脖使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。国网关电机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

经研阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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