国网嘉峪关供电公司：RPA机器人助力减负提效

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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，嘉峪机器详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。最后我们拥有了识别性别的能力，人助并能准确的判断对方性别。

首先，力减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。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，负提如金融、负提互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。国网关供这些都是限制材料发展与变革的重大因素。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、嘉峪机器卷积神经网络（CNN）等[3]。当我们进行PFM图谱分析时，人助仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，人助而不能发现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。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、力减无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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