《输变电建设工程质量监督检查大纲(增补本)（征求意见稿）》
输变设工2013年获得何梁何利科学技术奖。 此外，电建督检作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，电建督检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。程质查图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。
作者进一步扩展了其框架，量监以提取硫空位的扩散参数，量监并分析了与由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）。纲增稿这一理念受到了广泛的关注。并利用交叉验证的方法，补本解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、征求卷积神经网络（CNN）等[3]。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、输变设工电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
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