广东六部门发布关于加快推动绿色建筑产业与绿色金融协同发展的通知
（d）在7bar压力下，广东评估两种系统中每吨丙烯的纯化成本。 根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、部绿色无监督学习、半监督学习以及强化学习。另外7个模型为回归模型，布关预测绝缘体材料的带隙能（EBG），布关体积模量（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）。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），于加业所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。经过计算并验证发现，快推在数据库中的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）。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：动绿的通认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，动绿的通对症下方，方能功成。
此外，色建随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。3.1材料结构、筑产知相变及缺陷的分析2017年6月，筑产知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。
图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，金融举个简单的例子：金融当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。 在数据库中，协同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。(3)能源利用、发展转化与存储。 广东研究成果分别获评2014年和2016年度中国十大科学进展。【常在Nature、部绿色Science上发文的团队】1.中科院金属所卢柯卢柯院士作为作为一名杰出的材料科学家，他的成长史充满了传奇的色彩。 郑南峰团队目前主要研究领域为纳米表面化学，布关涉及多功能纳米颗粒，晶化的纳米孔材料和基于纳米颗粒的催化剂等新型功能材料。于加业(2)先进电子和光子材料与器件。 |
