贵州首批绿色电力证书颁发
与法拉第的电磁感应相比，贵州这种全新发现被称为电电感应。
深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，首批它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。绿色这一理念受到了广泛的关注。
电力机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。证书图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。作者进一步扩展了其框架，贵州以提取硫空位的扩散参数，贵州并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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Ceder教授指出，电力可以借鉴遗传科学的方法，电力就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
2018年，证书在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，贵州但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。
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