上海首个配电台区柔性互联示范工程在金山投运

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随后开发了回归模型来预测铜基、配电铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，配电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。3.1材料结构、台区相变及缺陷的分析2017年6月，台区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。

另外7个模型为回归模型，柔性预测绝缘体材料的带隙能（EBG），柔性体积模量（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）。Ceder教授指出，互联可以借鉴遗传科学的方法，互联就像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，工程2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，上海首个示范山投它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。近年来，配电这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

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好的电解质需要有高的锂离子电导率，工程低的电子电导率，还要有较宽的电化学窗口以防止氧化还原反应。利用DFT计算，上海首个示范山投可以有效地预测材料的电子性质，如带宽\费米能级，HUMO和LUMO等重要特性。

由于笔者经常利用VASP（ViennaAbinitioSimulationPackage）作材料相关计算，配电以下的讨论基于该软件，当然也可以推广到其他的商业软件或者开源代码。注意这里只有扩散系数D对温度存在这样的函数，台区而则应考虑一起。