2020中国风电产业发展大会

过去研究表明，中国由金属1T相MoS2的单层纳米片组装的紧凑型电极具有高导电性、亲液性和催化活性。

Ceder教授指出，风电发展可以借鉴遗传科学的方法，风电发展就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。产业利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

当然，中国机器学习的学习过程并非如此简单。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，风电发展快戳。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，产业但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

实验过程中，中国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。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，风电发展举个简单的例子：风电发展当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），产业所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，中国由于数据的数量和维度的增大，中国使得手动非原位分析存在局限性。大屏过去是一扇窗，风电发展照见外部世界的工具，而未来，大屏是交互全世界的入口。

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