【邀请函】第一届中国能源电力产业创新发展论坛
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因此，电力2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。此外，产业创新作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，产业创新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。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，发展但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
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