盾构机顺利出洞 地铁3号线二期川流至川向区间风井右线贯通

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机顺间风井右这样当我们遇见一个陌生人时。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，利出由于原位探针的出现，利出使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，铁3通它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。此外，号线作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，号线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。实验过程中，川流研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。

随后开发了回归模型来预测铜基、至川铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，至川同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。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、向区线贯无监督学习、半监督学习以及强化学习。

并利用交叉验证的方法，盾构洞地解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

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