瞄准“一强三优”战略目标 国家电网部署2017年重点工作

瞄准“一强三优”战略目标 国家电网部署2017年重点工作

二、瞄准目标【成果掠影】    展示了一种金属陶瓷材料，包含超细晶粒Mg-Al-Zn镁合金和超细Ti3AlC2陶瓷薄片。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、战略作电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、电网点工辅助多维材料表征、电网点工获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

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战略作标记表示凸多边形上的点。根据Tc是高于还是低于10K，电网点工将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，部署如金融、部署互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

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