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电力安防监控引领电力信息化市场巨大
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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，安防它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。然后，监控使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
另外7个模型为回归模型，引领预测绝缘体材料的带隙能（EBG），引领体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、信息电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。化市（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
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作者进一步扩展了其框架，安防以提取硫空位的扩散参数，安防并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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信息（h-i）沿Al2O3101¯0和112¯0方向生长的MoS2/Al2O3界面的横截面HAADF-STEM图像。化市（b）C/A和C/M基板上成核阶段的四种可能的边缘配置。
场巨文献链接：Epitaxialgrowthofwafer-scalemolybdenumdisulfidesemiconductorsinglecrystalsonsapphire.NatrueNanotechnology,2021,DOI:10.1038/s41565-021-00963-8.本文由CQR编译。电力电力（d）C/A基底上两个合并的MoS2畴的极化SHG映射。
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