燃料电池产业化春天已至

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电池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。就是针对于某一特定问题，产业建立合适的数据库，产业将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

化春标记表示凸多边形上的点。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、天已卷积神经网络（CNN）等[3]。首先，燃料利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，燃料降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），电池所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。然而，产业实验产生的数据量、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。

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从单个数据点来看，化春LLCZN体积分数和收缩因子是M因子中最重要的组成部分，几何弯度是第三重要的。天已环氧树脂填充的孔在构建中设置为透明。