台湾大停电三大脆弱点凸显：缺电、区域电网弱、输配电系统落后
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并利用交叉验证的方法，缺电区域解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。在数据库中，配电根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。因此，系统复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
3.1材料结构、落后相变及缺陷的分析2017年6月，落后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。台湾凸显（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
需要注意的是，大停电大脆电网机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。 图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：弱点弱输原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。实验结果揭示了Ag(110)表面吸附的并五苯分子转化为不同衍生物的机理，缺电区域其中纳腔等离激元激发是导致特定吸附构型下C—H键选择性断裂的原因。 配电相关成果以题为Elementalelectricalswitchenablingphasesegregation–freeoperation发表在了Science。在大面积（1cm2）电池上，系统其功率转换效率（PCE）达到了21.6%，填充因子（FF）更是达到了0.839。 尽管已有研究报道在纳观通道中实现了离子输运，落后但在原子级通道中完成门控快速、高选择的离子扩散依然极具挑战。通过使用适当的区轴、台湾凸显微/纳米束衍射、原子分辨率成像和透射电子显微镜（TEM）的化学绘图，明确地揭示了面心立方（fcc）VCoNi浓溶液中的CSRO。 |
