震有科技中标山东电力培训基地电视会议系统工程

2025-07-05 03:44:31 admin

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科技（B）气体吸附预测的元学习架构。山东通过这些多轮模拟最终确定了通过实验合成的最佳材料。

最后，电力电视本文证明了通过模拟和元学习对阳离子交换沸石给出的预测最佳温度和储氢容量与实验结果非常吻合。与将模型分别拟合到每种材料相比，培训元学习提供了更高的准确性和改进的泛化能力，培训并且使我们能够在给定的压差下确定具有最高工作容量的最佳储氢温度。除了元学习预测之外，基地该模型还为每个NPM生成了一个指纹表示，用于编码其吸附行为。

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图二、系统所有吸附剂材料的元学习和AIF预测的logMSEs分布MSE基于所有64个状态点的预测氢荷载，归一化为每种材料的最大荷载。与从每种吸附剂材料的几个候选中拟合最佳吸附等温线相比，工程元学习模型实现了更好的多次预测性能，工程并且能够在有限的范围内推断超出训练数据的温度范围。

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该模型直接将NPM的氢负载表面编码为指纹表示，震有中标从而稀疏的实验数据也可以用作输入。

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