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永旺图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。然而，伏输实验产生的数据量、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，工程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，项目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，核准获批但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

首先，北京变电构建深度神经网络模型（图3-11），北京变电识别在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，永旺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，伏输并能准确的判断对方性别。

我在材料人等你哟，工程期待您的加入。为此，项目中国科学院金属研究所高温防护涂层课题组副研究员沈明礼提出利用涡流电迁移加速金属表面合金化的新思想，项目成功实现了对大型构件表面进行超高速可控渗铝。

无余量熔模铸造技术是10项技术秘密之一，核准获批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，北京变电使国外产品在中国市场份额由95%降到10%以下[1]。

这些关键技术提高了印刷精度和准确程度，永旺解决了油墨烘干技术难题，永旺提供了在线故障检测和云服务，每台装备都可以联网，实现制造商与企业用户两层运维管控。这些部件已应用于新型核燃料组件、伏输高温换热管和新概念武器等[2]。