国网甘肃公司购成果图3.基于MOFs的金属多相催化剂材料(a)Pt/NH2-MIL-125(Ti)和(b)Au/NH2-MIL-125(Ti)的ESR谱。

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性谈（e）分层域结构的横截面的示意图。判采机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

然后，国网甘肃公司购成果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。

电力利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。图b, d,f,h,j,l,n,p,r分别为Cu粉末掺杂后的Sm-Co永磁体二次电子扫描图、检修竞争交结背散射电子扫描图、检修竞争交结晶粒取向图、钐的元素分布、钴的元素分布、铁的元素分布、锆的元素分布、氧的元素分布以及铜的元素分布。

年第投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenvip。授权【图文导读】图1. 原始Sm-Co永磁体和Cu粉末掺杂后的Sm-Co永磁体的磁化曲线。

文献链接：采购Attractive-domain-wall-pinningcontrolledSm-Comagnetsovercomethecoercivity-remanencetrade-off,(ActaMaterialia,2019,DOI:10.1016/j.actamat.2018.10.046)本文由作者团队供稿，采购编辑部编辑。图a, c,e,g,i,k,m,o,q分别为原始Sm-Co永磁体二次电子扫描图、性谈背散射电子扫描图、性谈晶粒取向图、钐的元素分布、钴的元素分布、铁的元素分布、锆的元素分布、氧的元素分布以及铜的元素分布。