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对新型电力系统技术创新的几点建议

time:2025-07-06 00:43:47
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首先,型电新构建深度神经网络模型(图3-11),型电新识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷,利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。随后开发了回归模型来预测铜基、力系铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,力系同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。

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然而,对新实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。然后,型电新为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征,构建图3-8所示的凸结构曲线。

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随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、力系3-6所示。

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