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深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，电网它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。此外，良行理情Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

然而，为处实验产生的数据量、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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，通报详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，国家供但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

当我们进行PFM图谱分析时，电网仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，电网而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、良行理情3-6所示。

为处阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。

此外，通报作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，通报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。今年TCL也在变革，国家供更强调把技术能力、技术优势转化为产品竞争力、产品优势。

电网拉丁美洲也是TCL国际化的一个重点市场。目前TCL主要产业生产工厂已经开始了新一轮的智能制造升级，良行理情如华星光电是一个完全自动化、良行理情智能化的工厂，它的所有生产都是自动化的，有一部分工艺是智能化的。

TCL在国际市场根基较深，为处未来将会通过深耕国际市场、加大研发投入，以及增强管理体系、经营体系等方面的竞争力。而下一步，通报TCL会继续升级工厂，推动从自动化提升到智能化。