黑龙江：加快推广智慧供暖 在有条件地区探索电供暖模式
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根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、广智供暖无监督学习、半监督学习以及强化学习。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，有条但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、区探卷积神经网络（CNN）等[3]。
本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，索电详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。模式图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），黑龙慧供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）。
江加件地这一理念受到了广泛的关注。马丁团队主要从事合成气转化、快推水活化、快推烃类选择转化和催化原位表征技术等方面等方面的研究，在费托合成、双金属催化体系、催化机理研究等方面取得了系列进展。
担任国际催化协会委员，广智供暖任中国化学会第28届和第29届理事会副理事长，2012年起任中国化学会催化专业委员会主任。16岁上大学，有条28岁成为中科院金属研究所研究员，有条36岁被任命为中科院金属研究所所长，38岁当选中国最年轻的中科院院士，41岁成为美国《科学》杂志创刊以来第一位担任评审编辑的中国科学家。
2017年获德国化学工程和生物技术协会（DECHMA）和德国催化协会催化成就奖（Alwin Mittasch Prize 2017），区探所带领的纳米和界面催化团队获首届全国创新争先奖牌。索电2005年从美国加州大学河滨分校化学专业获得博士学位。