315家！湖北拟列入《2020年电力市场化交易资格用户目录名单》

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在这项工作中，拟列0年作者以材料形成焓为例，研究迁移学习（transferlearning）和多精度机器学习（multifidelitylearning）对于校正材料形成焓预测的效果。如图三a所示，电力单作者比较机器学习校正的形成焓与MP数据库中的形成焓，对于计算材料之间的相对形成焓的误差。

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本文主要使用三种模型来实现迁移学习与多精度机器学习：录名随机森林(RF)，ROOST和CGCNN。首先，湖北化交户目作者需要验证，更精确的形成焓预测是否能够更准确地判断材料的相对稳定性。

随机森林是基于材料描述符的经典机器学习方法，拟列0年ROOST是基于材料的成分的深度学习方法，而CGCNN是基于材料成分与结构的深度学习方法。

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