為PLMF圖中的頂點賦予各個原子獨有的物理和化學性能(如原子在元素周期表中的位置、繼電電負性、摩爾體積等),以此將不同的材料區(qū)分開。最后我們擁有了識別性別的能力,保護并能準確的判斷對方性別。文章詳細介紹了機器學習在指導化學合成、應用輔助多維材料表征、應用獲取新材料設計方法等方面的重要作用,并表示新一代的計算機科學,會對材料科學產(chǎn)生變革性的作用。

嵌入式系統(tǒng)在微機繼電保護中的應用

首先,嵌入構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型(圖3-11),嵌入識別在STEM數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的破壞晶格周期性的缺陷,利用模型的泛化能力在其余的實驗中找到各種類型的原子缺陷。另外7個模型為回歸模型,式系預測絕緣體材料的帶隙能(EBG),式系體積模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜溫度(θD),定壓熱容(CP),定容熱容(Cv)以及熱擴散系數(shù)(αv)。

嵌入式系統(tǒng)在微機繼電保護中的應用

圖3-11識別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機器學習在材料領域的研究展望與其他領域,微機如金融、微機互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預測等相比,材料科學利用機器學習算法進行預測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。

作者進一步擴展了其框架,繼電以提取硫空位的擴散參數(shù),繼電并分析了與由Mo摻雜劑和硫空位組成的不同配置的缺陷配合物之間切換相關的轉(zhuǎn)換概率,從而深入了解點缺陷動力學和反應(圖3-13)。這一套專為年輕人而打造的時尚產(chǎn)品系列,保護除外形套系、保護價格親民以外,更以不被定義的生活態(tài)度而廣受年輕消費群體的喜愛,成為星港家居2023年度的開年爆款產(chǎn)品組合。

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