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互联网电视业务亏损的一个重要原因是变现模式不达预期,厂房低价竞争难以持续。
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本文研究两种机器学习策略,瑞安迁移学习(图一a)和多精度机器学习(图一b),对于校正DFT(PBE)形成焓预测的效果。基于更精确的形成焓预测,实施数字作者希望重新评估材料的稳定性。
在这项工作中,千企全覆作者以材料形成焓为例,研究迁移学习(transferlearning)和多精度机器学习(multifidelitylearning)对于校正材料形成焓预测的效果。如图三a所示,化节作者比较机器学习校正的形成焓与MP数据库中的形成焓,对于计算材料之间的相对形成焓的误差。
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