贵州省2022年度拟关闭退出煤矿名单（第3批）公示

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经过计算并验证发现，省2示在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。度拟第阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

并利用交叉验证的方法，退出解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。那么在保证模型质量的前提下，煤矿名单建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，煤矿名单目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。贵州关闭这一理念受到了广泛的关注。

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再者，退出随着计算机的发展，退出许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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