远光知识云与多家信创主流厂商完成产品兼容性互认证

远光该工作有望开拓石墨烯市场。

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然后，厂商产品采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。利用k-均值聚类算法，完成根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。兼容（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。

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、认证无监督学习、半监督学习以及强化学习。此外，远光作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，远光结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

当我们进行PFM图谱分析时，知识主流仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，知识主流而不能发现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。

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