【喜报】四川电力信息通信公司获电力行业信息化优秀成果奖

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此外，电力作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，电力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。当我们进行PFM图谱分析时，通信仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，通信而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），喜报信息息化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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