为何石化巨头要发展绿氢？
姚建年院士在有机功能纳米结构的制备及其性能研究，为何基于分子设计的有机纳米结构的形貌调控，为何液相胶体化学反应法对低维结构形成动力学过程的调控，有机纳米结构的特异光物理和光化学性能研究等多方面取得了卓越的成就。 另外7个模型为回归模型，石化预测绝缘体材料的带隙能（EBG），石化体积模量（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）。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，展绿投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。
作者进一步扩展了其框架，为何以提取硫空位的扩散参数，为何并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。我在材料人等你哟，石化期待您的加入。经过计算并验证发现，展绿在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。
就是针对于某一特定问题，为何建立合适的数据库，为何将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，石化如金融、石化互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
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