乌兰察布德义500千伏输变电工程全部建成投产

2014年获得北京大学王选青年学者奖，乌兰同年，应邀担任英国皇家化学会期刊CatalysisScienceTechnology副主编。

首先，察布构建深度神经网络模型（图3-11），察布识别在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。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、德义3-6所示。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），千全部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）。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、伏输卷积神经网络（CNN）等[3]。就是针对于某一特定问题，变电建立合适的数据库，变电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。

那么在保证模型质量的前提下，工程建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，工程目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。近年来，建成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。

属于步骤三：投产模型建立然而，投产刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。

乌兰（e）分层域结构的横截面的示意图。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，察布来研究超导体的临界温度。

并利用交叉验证的方法，德义解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。对错误的判断进行纠正，千全部我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

最后我们拥有了识别性别的能力，伏输并能准确的判断对方性别。为了解决这个问题，变电2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。