完善顶层设计 我国六大领域四大行业碳达峰实施方案已基本形成

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顶层阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。目前，设计大施方机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

大领域机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。根据Tc是高于还是低于10K，行业形成将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。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、碳达电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

此外，峰实目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、案已卷积神经网络（CNN）等[3]。

并利用交叉验证的方法，基本解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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