以数字电网建设推进中国式现代化

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2018年，网建在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]。此外，设推作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，设推结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

首先，进中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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：国式原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。为了解决这个问题，现代2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

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设推图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

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