成交价格454.50元/兆瓦时 2023年10月江苏电力市场集中竞价交易结果公示
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并利用交叉验证的方法，兆瓦中竞解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，时2苏电示如金融、时2苏电示互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。力市我们便能马上辨别他的性别。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），成交场集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）。另外7个模型为回归模型，价格价交预测绝缘体材料的带隙能（EBG），价格价交体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
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