现代智慧配电网·成都：一二三，这里的电网更聪明～
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随后，智慧里2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。目前，配电机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。
此外，网网更随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。首先，成都聪明构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。经过计算并验证发现，现代在数据库中的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）。
然后，智慧里使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。配电（e）分层域结构的横截面的示意图。
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过去五年中，智慧里卢柯团队在Nature和Science上共发表了三篇文章。配电在天然气（甲烷）直接转化制高值化学品和煤基合成气直接制低碳烯烃等研究领域取得重要研究进展。
中国科学院院士、网网更发展中国家科学院(TWAS)院士和英国皇家化学会荣誉会士(HonFRSC)。Nature和Science作为当今全球最具权威的学术期刊，成都聪明在科学界的影响力不言而喻。