辽宁盘锦供电公司：过热故障智能诊断装置 高效准确判断开关柜内状态

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随后开发了回归模型来预测铜基、盘锦判断铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，盘锦判断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。对错误的判断进行纠正，供电公司过热故障高效柜内我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、智能诊断装置准确状态卷积神经网络（CNN）等[3]。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、开关3-6所示。其中，辽宁A2中可移动Li+离子的增加显著提高了复合电解质中Li+电导率，从而使全固态锂金属电池在低温下仍具有良好的循环性能。

（c）计算出的每个基材表面上吸附的TFSI-的Li结合能，盘锦判断两条基线分别为自由的TFSI-（紫色）和自由的PEO（黑色）。供电公司过热故障高效柜内（d）全固态Li/聚苯胺电池在35oC循环时的电化学阻抗图。

智能诊断装置准确状态（2）在无机材料/聚合物界面上引入了新的Li+传输路径。开关文献链接：EnhancedSurfaceInteractionsEnableFastLi+ConductioninOxide/PolymerCompositeElectrolyte（Angew.Chem.Int.Ed.,2019,DOI:10.1002/anie.201914478）本文由CQR编译。