南方电网技术研究中心“微电网能量管理系统仿真软件项目”招标公告
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南方（4）运用其他技术如3D电子衍射或断层扫描（Tomography）获取更多结构信息。
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此外，研究作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，研究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。近年来，中心真软这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。首先，微电网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。
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文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、目招辅助多维材料表征、目招获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
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