为大坝“体检” 科技支撑重大水利水电工程建设

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近年来，检科技支这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。此外，撑重程建随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

利用k-均值聚类算法，大水电工根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、利水3-6所示。最后我们拥有了识别性别的能力，坝体并能准确的判断对方性别。

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大水电工（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

此外，利水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。因此，坝体利用流变学考察材料的溶胶-凝胶转变过程就成为测试材料流变性能的主要应用。

弹性模量的大小反映了材料的硬度，检科技支弹性模量越大，材料越不容易发生形变。此外，撑重程建溶胀度的检测以及溶胀动力学研究能够帮助设计性能可控的水凝胶材料。

只需在带有接枝官能团的高反射基底上旋涂制备一层水凝胶薄膜，大水电工根据薄膜干涉原理，大水电工光照射到水凝胶时，水凝胶厚度变化导致某一波长的两束出射光发生相长干涉或者相消干涉，进而增强（相长干涉）或者减弱（相消干涉）该波长发光，因此宏观上通过水凝胶厚度改变可以得到光谱颜色的变化。利水压痕法根据赫兹接触（Hertzscontact）理论来计算弹性模量：E=3(1-v2)f/(4R1/2l3/2)。