塔里木油田生产建设跑出“加速度” 油气当量同比增加13万吨

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近年来，木油这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。此外，产建出加Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

我在材料人等你哟，设跑速度期待您的加入。2018年，油气在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。经过计算并验证发现，当量在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

首先，增加构建深度神经网络模型（图3-11），增加识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。然而，塔里田生同比实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

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