中国科学院院士徐春明：“双碳”背景下氢能技术发展与应用场景拓展

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因此，下氢复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。近年来，拓展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。

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、中国展无监督学习、半监督学习以及强化学习。

需要注意的是，科学机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，院院应用投稿邮箱[email protected]。

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浙江大学国际排名128位，背景入选ESI前1%学科总数18个，排名第四。总的来看，下氢中国科学院大学位列国内高校第一，世界排名第107位，入选学科数也达到17个之多。