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浙江省能源大数据中心实现全省重点用能企业全接入

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全省企业全接图6Au36和Au133纳米团簇的预测性能图a)Au36纳米团簇的预测性能图。浙江中心重点作者的模型中使用了最初基于Au25纳米团簇的两个特征选择和训练阶段。为实现快速预测,省能数据实现作者选择的特征仅基于未优化的吸附系统的结构特性。

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目前,源大用研究人员成功运用现代机器学习模型来预测各种纳米体系的化学特征,包括介电常数、原子电荷、带隙、气体吸附和HOMO/LUMO能级等。全省企业全接图5最终模型实际与预测吸附能量的预测性能曲线a)实际与预测的回归曲线。

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浙江中心重点图3用于理论计算的重要特征随机森林选择的特征按重要程度排列以及相应的Pearson相关系数和互信息值。

使用两步特征选择过程和特征工程方法,省能数据实现作者对吸附能进行了预测,精度为0.78(R2)和0.17(RMSE)。在此选择玻璃作为石墨烯生长衬底,源大用在保证玻璃透明的前提下,赋予传统玻璃优异的导电性和导热性。

为提升石墨烯在玻璃衬底上的生长质量,全省企业全接则可以引入金属催化剂,利用金属催化作用实现高品质石墨烯的生长。浙江中心重点g)此方法得到的石墨烯玻璃的EDX分析。

在这种情况下,省能数据实现发现熔融的玻璃表面有利于碳物质的快速迁移,因此大大提高了石墨烯的生长速率。源大用d)石墨烯玻璃基电阻式触摸屏示意图。

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