考克利尔竞立新工厂交付首台1000立方制氢电解槽
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散射角的大小与样品的密度、考克厚度相关，因此可以形成明暗不同的影像，影像将在放大、聚焦后在成像器件上显示出来。
因此，利尔0立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。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，竞立解槽举个简单的例子：竞立解槽当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
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然而，氢电实验产生的数据量、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，考克使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。
利尔0立利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
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