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电力利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。为了解决上述出现的问题，创新成果结合目前人工智能的发展潮流，创新成果科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

奖拟标记表示凸多边形上的点。首先，授奖构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。一旦建立了该特征，公示该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、年度卷积神经网络（CNN）等[3]。经过计算并验证发现，电力在数据库中的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）。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、创新成果3-6所示。

当然，奖拟机器学习的学习过程并非如此简单。结语随着高清化的应用和普及，授奖安防存储行业也将向着大容量、授奖多种存储模式并存、系统化、可管理性强等方面不断发展，不同行业领域、不同等级市场之间产品需求的特异性，也将会使得未来的存储行业也将向着产品多样化方面不断的发展，越来越多的特色安防存储产品也将会用于各种监控场景的实际应用之中。

公示3.智能视频分析技术是未来发展的重要领域。从前端数据采集、年度编码、年度传输、存储、管理控制再到***输出显示，提升完整的数据通路效益，通过协议标准化手段实现整体解决方案的兼容和融合，允许各种不同节点设备通过标准协议对接到系统中。

2、电力安防存储行业市场需求状况如何?从存储产品的市场分布和需求状况来看，电力对于分布式存储中的混合式硬盘录像机，采用融合模拟和IP的方式，混合型DVR体现了市场应用的优势;不但可以接纳原有的模拟监控系统，实现原有的投资保护，保持原有传输线路、系统架构等，还可以在原有系统上实现升级;另外还实现了高清视频的接入，与IP网络的组网，满足某些特殊场合对高清监控的需求。可见，创新成果未来IP监控存储的市场竞争会更加激烈，创新成果高端监控存储市场更关注融合平台的多业务体系、海量数据的管理、与其他业务系统的融合和集成，以及针对行业特殊的应用定制，低端监控市场更关注设备本身功能的差异。