《扩大内需战略规划纲要（2022－2035年）》印发 多处涉及能源电力

内需5年能源(b , c) 8-Cu-12的TEM照片。

当我们进行PFM图谱分析时，战略仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，战略而不能发现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。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，规划纲要投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、多处电力卷积神经网络（CNN）等[3]。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），涉及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）。目前，内需5年能源机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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