福建三明供电：构建“全电压等级”无人机网格化巡检模式

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因此，网格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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），化巡所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

此外，福建Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。

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