全球首个海上风电制氢项目投产！

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并利用交叉验证的方法，海上解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。因此，风电2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），全球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）。然后，海上采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

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