全国首个应用电力大数据测算碳排放模型研发成功
全国首个应用电力大数据测算碳排放模型研发成功
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当然，首个算碳机器学习的学习过程并非如此简单。就是针对于某一特定问题，应用研建立合适的数据库，应用研将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。
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另外7个模型为回归模型，模型预测绝缘体材料的带隙能（EBG），模型体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。再者，成功随着计算机的发展，成功许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
Ceder教授指出，全国可以借鉴遗传科学的方法，全国就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
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1993年6月回北京大学任教，电力大数同年晋升教授。这项工作展示了设计双极膜的策略，据测并阐述了其在盐度梯度发电系统中的优越性。
现任北京石墨烯研究院院长、排放北京大学纳米科学与技术研究中心主任。模型2005年以具有特殊浸润性（超疏水/超亲水）的二元协同纳米界面材料的构筑成果获国家自然科学二等奖。