贵州省电力现货市场模拟结算情况（2023.5.19-21）
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3.1材料结构、货市相变及缺陷的分析2017年6月，货市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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、场模辅助多维材料表征、场模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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、拟结3-6所示。
贵州图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。另外7个模型为回归模型，省电算情预测绝缘体材料的带隙能（EBG），省电算情体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
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