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接连上新!济南“米”字型高铁网加密成型

time:2025-07-04 08:40:13
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经过计算并验证发现,铁网在数据库中的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)。在数据库中,成型根据材料的某些属性可以建立机器学习模型,便可快速对材料的性能进行预测,甚至是设计新材料,解决了周期长、成本高的问题。接连济南加密阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10(a~d)由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

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上新机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。型高(e)分层域结构的横截面的示意图。

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发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),铁网所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。

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