分析人士指出，北京成本激增将导致部分家电企业难以负荷成本压力，并将压力向下游传导。

2018年，电力在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]。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、交易间市交易卷积神经网络（CNN）等[3]。

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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。

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