然而，些看行實驗產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量、種類、準確性和速度成階梯式增長，使傳統(tǒng)的分析方法變得困難。本文對機器學習和深度學習的算法不做過多介紹，似聰傻詳細內(nèi)容課參照機器學習相關書籍進行了解。雖然這些實驗過程給我們提供了試錯經(jīng)驗，明實但是失敗的實驗數(shù)據(jù)擺放在那里彷佛變得并無用處。
當我們進行PFM圖譜分析時，些看行僅僅能表征a1/a2/a1/a2與c/a/c/a之間的轉變，些看行而不能發(fā)現(xiàn)a1/a2/a1/a2內(nèi)的反轉，因此將上述降噪處理的數(shù)據(jù)、凸殼曲線以及k-均值聚類的方法結合在一起進行分析，發(fā)現(xiàn)了a1/a2/a1/a2內(nèi)的結構的轉變機制。隨機森林模型以及超導材料Tc散點圖如圖3-5、似聰傻3-6所示。
明實陰影區(qū)域表示用于創(chuàng)建凹度曲線的區(qū)域圖3-9分類模型精確度圖圖3-10（a~d）由高斯擬合鐵電體計算的凹面積圖。
此外，些看行作者利用高斯擬合定量化磁滯轉變曲線的幅度，些看行結合機器學習確定了峰/谷c/a/c/a?-?a1/a2/a1/a2域邊界上的鐵彈性增加的特征（圖3-10），而這一特征是人為無法發(fā)掘的。今年TCL也在變革，似聰傻更強調把技術能力、技術優(yōu)勢轉化為產(chǎn)品競爭力、產(chǎn)品優(yōu)勢。
明實拉丁美洲也是TCL國際化的一個重點市場。目前TCL主要產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)工廠已經(jīng)開始了新一輪的智能制造升級，些看行如華星光電是一個完全自動化、些看行智能化的工廠，它的所有生產(chǎn)都是自動化的，有一部分工藝是智能化的。
TCL在國際市場根基較深，似聰傻未來將會通過深耕國際市場、加大研發(fā)投入，以及增強管理體系、經(jīng)營體系等方面的競爭力。而下一步，明實TCL會繼續(xù)升級工廠，推動從自動化提升到智能化。
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