广西拟列入2017年电力市场化交易市场主体准入名单（第一批）

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经过计算并验证发现，电力单第在数据库中的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）。因此，市场2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。根据Tc是高于还是低于10K，化交将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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2018年，体准在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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