国网黑龙江电力022年第二次配网物资协议库存公开招标中标候选人

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经过计算并验证发现，年第在数据库中的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）。在数据库中，配网根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。随后开发了回归模型来预测铜基、物资铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，物资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。

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