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有關工業機器配件的內容：憑借SiC-MOSFET和SBD的快速恢復特性，接通期間的損耗顯著降低。圖4（b）顯示了關斷特性，IGBT的尾電流是由器件結構引起的，并導致大的開關損耗。

然而，在SiCMOSFET關斷期間沒有顯著的尾電流，因此開關損耗非常小，在這種情況下，與IGBT相比，Eoff降低了88％。IGBT的另一個重要缺點是尾電流和過電流都隨溫度升高而增加，而SiC則具有更好的溫度特性，如圖5所示。圖5：SiC和Si基器件的溫度依賴性比較圖5顯示了在不同溫度下SiC器件和Si基器件的開關損耗。由于IGBT具有閾值電壓，MOSFET在低電流區域中呈現較低的Vds。特性曲線顯示SiC的導通電阻的變化小于Si器件。總的來說，SiC在低溫和高溫下都表現出較低的導通電阻。

　　機器學習對許多人來說是一種新事物，因為它最近才成為大眾市場的可行工具，但其根源卻有幾十年的歷史。機器從數據中學習的概念在20世紀50年代實現。1988年，IBM公司將基于概率的數據算法的原理引入到以前基于規則的機器學習領域，從而徹底改變了這個行業。如今，很多人都在采用虛擬人工代理(例如Siri、Alexa、Google Now)，利用機器學習收集和分析從人們的交互中收集的信息，以預測需求，并根據人們的偏好定制服務。社交媒體網站使用該技術推薦和結識更多的朋友，同時在照片應用中進行面部識別，以節省人們的時間、精力和資源。

但除此之外，機器學習現在還通過檢測卡支付模式和改善在線購物交付方式來保護人們免受欺詐。當今的企業希望他們的數據能夠承擔一些繁重的工作，并且希望降低成本，提高一致性，簡化操作。機器學習有助于大規模實現這一目標，調研機構德勤公司的調查發現，在2018年，57%的企業增加了相關技術的支出。雖然該技術以前被視為一種過度支出，但如今它被理解為對企業未來的投資和具有競爭力的收入驅動力。數據專家和作者Bernard Marr表示，現在開發人員已經對算法和技術進行了試驗，機器學習將成為英國各地開展商業計劃和預算的核心。最近的研究支持這一說法，揭示了48%的歐洲組織現在認為機器學習對其近期業務的發展至關重要。

隨著像亞馬遜、Facebook和谷歌這樣的公司繼續推動機器學習技術的發展，那么如何充分利用**和**的算法?最成功的企業將是那些投資于新技術，并明智地利用他們可以使用的技能和數據系統的人。因此，人們忘記那些宣傳和炒作，要關注其最基本的方面。按順序獲取數據機器學習技術**的特點之一是它的靈活性;它可以利用從供應鏈和庫存控制到工廠自動化和重復數據輸入任務的一切。每個應用程序都需要一個單獨的存儲庫，在該存儲庫中可以收集和操作數據，以允許算法評估值。

資訊來源：汕頭羅克自動化