过去五年中，济南举措郑南峰团队在Nature和Science上共发表了两篇文章。

3.1材料结构、公安相变及缺陷的分析2017年6月，公安Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），项新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）。

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随后，点赞2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。济南举措这一理念受到了广泛的关注。

另外7个模型为回归模型，公安预测绝缘体材料的带隙能（EBG），公安体积模量（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）。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，项新然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。中国木材与木制品流通协会会长李佳峰，为民完过工信部运行监测协调局原巡视员许国禄，为民完过商务部市场运行和消费促进司原巡视员陈平，国家信息中心经济预测部新动能(双创)研究室副主任、副研究员邹士年，安徽农业大学林学与园林学院院长刘盛全，深圳家具研究院院长、南京林业大学教授、博士生导师许柏鸣，河南固始县人民政府副县长宋义超，区委副书记、区长郑武军，及中国木材行业的知名专家、学者、企业家等近600人参加论坛。

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