大眾娛樂需求愈發(fā)細(xì)分趨勢(shì)下,通用智能投影、通用VR、隨心屏等新型數(shù)碼品類層出不窮,擴(kuò)展了科技消費(fèi)市場(chǎng)的想象空間,也考驗(yàn)著企業(yè)的技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈能力。當(dāng)貝PadGo賬號(hào)在簡(jiǎn)介中寫道,電氣無論你在哪她都與你親密相隨,把你帶到不同的空間,無限設(shè)計(jì),探索無限可能。根據(jù)賬號(hào)名稱及賬號(hào)簡(jiǎn)介猜測(cè),工業(yè)當(dāng)貝近期或?qū)⑸孀阈缕奉悾唧w產(chǎn)品形態(tài)引發(fā)一眾網(wǎng)友及媒體猜想

西門子、施耐德、通用電氣 誰將會(huì)是“工業(yè)4.0”最大贏家?

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但是這個(gè)現(xiàn)象也僅僅只出現(xiàn)在AM上,通用在Science、Nature和PNAS中,排名前十的機(jī)構(gòu)沒有一個(gè)是中國(guó)的,而其他頂刊上,基本上也只有中科院入圍。參考文獻(xiàn)[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子揚(yáng),電子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顧:電氣認(rèn)識(shí)這些帶你輕松上王者——電催化產(chǎn)氧(OER)測(cè)試手段解析新能源材料領(lǐng)域常見的碳包覆法——應(yīng)用及特點(diǎn)單晶培養(yǎng)秘訣——知己知彼,電氣對(duì)癥下方,方能功成。

2機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)就是賦予計(jì)算機(jī)人類的獲得知識(shí)或技能的能力,工業(yè)然后利用這些知識(shí)和技能解決我們所需要解決的問題的過程。當(dāng)然,西門機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程并非如此簡(jiǎn)單。

經(jīng)過計(jì)算并驗(yàn)證發(fā)現(xiàn),施最在數(shù)據(jù)庫中的26674種材料中,金屬/絕緣體分類的準(zhǔn)確度為86%,僅僅有2414種材料被誤分類(圖3-2)。實(shí)驗(yàn)過程中,耐德研究人員往往達(dá)不到自己的實(shí)驗(yàn)預(yù)期,而產(chǎn)生了很多不理想的數(shù)據(jù)。

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