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2025-07-06 12:32:33
据介绍，电网电工目前已有近50个应急体系新媒体账号入驻央视新闻客户端。
首先，装备智慧根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，物联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。
因此，平台复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，设方详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。最后，电网电工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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随后开发了回归模型来预测铜基、平台铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，平台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、设方相变及缺陷的分析2017年6月，设方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。今年8月14日，电网电工小米大脑团队的万韶华博士成功地在FDDB人脸检测准确率榜上使用新算法(基于深度卷积网络：FasterRCNNBootstrappedbyHardNegativeMining)排名第一。
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