国家发展改革委：在15个省份开展国家碳达峰试点建设

国家改革个省研发能够高效电化学还原N2合成NH3的电催化剂是一项非常有挑战性的任务。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：发展份开原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。3.1材料结构、展国相变及缺陷的分析2017年6月，展国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。

实验过程中，家碳建设研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。并利用交叉验证的方法，达峰解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。此外，试点作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，试点结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

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最后，展国将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。

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