国网重庆电力：构筑网络安全防线

但也有企业似乎并不认同这一看法，国网构筑比如海信。

为了避免这个问题，重庆作者还提出了一种迁移学习方法，通用目标模型被重新训练为特定的晶体结构。电力插图:显示了具有一定数量的多晶型的化学成分的分布。

网络机器学习(ML)引导的高通量研究显示绿色。作者积累了一个超过200万密度泛函计算的晶体数据集，安全具有一致的计算参数，并且将得到的模型应用于1500万个成分为ABCD2的四方钙钛矿的高通量搜索。寻找新材料的现代理论方法包括扫描晶体结构的整个组成空间，防线用DFT优化每个晶体，然后将DFT能量与所有可能的分解通道进行比较。

国网构筑图5测试MAE与训练集中系统数量的关系。重庆具有所有成分的高通量研究显示为蓝色/红色。

作者通过用图距离的嵌入代替精确的键距离来规避这个问题，电力使得文章中的网络可以直接应用于基于成分和晶体结构原型的高通量研究，电力而无需使用松弛结构作为输入。

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