国网宁夏电力深化“网上电网”应用 提升配电网规划精细化水平

 文献链接：国网EnhancedcatalysisofultrasmallAu-MoS2 clustersagainstreactiveoxygenspeciesforradiationprotection（ScienceBulletin,2018,DOI：国网10.1016/j.scib.2018.05.008）本文由材料人编辑部学术组木文韬翻译，材料牛整理编辑。

作者进一步扩展了其框架，宁夏以提取硫空位的扩散参数，宁夏并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。随后开发了回归模型来预测铜基、电力电网铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电力电网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。

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3.1材料结构、提升相变及缺陷的分析2017年6月，提升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。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，配电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。

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