不过，广东除了根据体重计算外，还有其他因素会影响狗狗每天需要喝多少水。
本文研究两种机器学习策略，售电问答迁移学习（图一a）和多精度机器学习（图一b），对于校正DFT(PBE)形成焓预测的效果。广东更多关于DFT偏离实验值的趋势的讨论请参考原文。
与MP数据库提供的形成焓预测值相比（基于PBE泛函的线性修正），售电问答本文中的最优模型可降低大约40%误差。广东（0.06eV/atomvs.0.10eV/atom）。对于多精度机器学习，售电问答作者首先建立实验与DFT计算之间的差值数据集，用差值来训练机器学习模型。
在这项工作中，广东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。如图四所示，售电问答作者发现，售电问答材料中S,O,N含量越高，DFT倾向于低估（morenegative，morestable）材料的形成焓，而材料中Sn,Mn,P,I,Te,Ba,Al的含量越高，DFT倾向于高估材料的形成焓。
如图三b左上角所示，广东作者发现有约800个材料在MP提供的energyabovehull下不稳定，而在机器学习校正的形成焓导出的energyabovehull下稳定。
随机森林是基于材料描述符的经典机器学习方法，售电问答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。展望未来，广东欧若德依旧秉承初心，广东砥砺前行，积极面对市场的挑战与机遇;依旧步履不停，扩充高品质门窗产品体系的同时，紧跟随当下市场所需，以与时俱进的产品力，满足不同客群的生活需求，坚持为中国更多家庭带来更具价值的门窗产品
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