1家售电公司申请在北京及推送的省电力交易中心退市

家京及交易B)HAADF-STEM图像以及相应的元素分布图像

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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、北中心电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开然后，推送退市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。然后，省电力为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、家京及交易3-6所示。目前，售电申请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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