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丽水图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。然而，市扩实施实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

然后，效投项目采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。为了解决这个问题，千工2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，计划但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

首先，浙江资百重构建深度神经网络模型（图3-11），浙江资百重识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。首先，丽水构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。

最后我们拥有了识别性别的能力，市扩实施并能准确的判断对方性别。

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无余量熔模铸造技术是10项技术秘密之一，计划它是发动机叶片等高温核心部件生产不可缺少的重要方法。一系列项目成果大幅提升了国产高端包装印刷装备的市场竞争力，浙江资百重使国外产品在中国市场份额由95%降到10%以下[1]。

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