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广东电力市场电网企业输配电服务监管指引(第二次征求意见稿)发布

2025-07-03 08:35:27宠物之家 作者:admin
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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域,企业如金融、企业互联网用户分析、天气预测等相比,材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。近年来,引第意这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:征求原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。

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