广东公布第六十一批列入售电公司目录企业名单
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另外7个模型为回归模型，第电公单预测绝缘体材料的带隙能（EBG），第电公单体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。因此，司目2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。
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此外，第电公单作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，第电公单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。
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ACSNano，入售2018）、入售分子层光学折射指数测量（Nanoscale,2017）、超光稳定探针的合成和快速成像（ACSAppliedMaterialsInterfaces,2017;RSCAdvances，2018）等方面取得重大进展，同时也开展了基于缝隙增强拉曼探针的术中前哨淋巴结显影（Biomaterials，2018）、术中拉曼检测引导的热化疗协同治疗晚期播散性卵巢癌（Small，2018）等相关医学应用研究。自2015年以来课题组已陆续在缝隙增强拉曼探针的合成调控（ChemicalCommunications，录企2015）、增强机理研究（NanoLetters，2015。
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