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有关工业机器配件的内容：凭借SiC-MOSFET和SBD的快速恢复特性，接通期间的损耗显著降低。图4（b）显示了关断特性，IGBT的尾电流是由器件结构引起的，并导致大的开关损耗。

然而，在SiCMOSFET关断期间没有显著的尾电流，因此开关损耗非常小，在这种情况下，与IGBT相比，Eoff降低了88％。IGBT的另一个重要缺点是尾电流和过电流都随温度升高而增加，而SiC则具有更好的温度特性，如图5所示。图5：SiC和Si基器件的温度依赖性比较图5显示了在不同温度下SiC器件和Si基器件的开关损耗。由于IGBT具有阈值电压，MOSFET在低电流区域中呈现较低的Vds。特性曲线显示SiC的导通电阻的变化小于Si器件。总的来说，SiC在低温和高温下都表现出较低的导通电阻。

　　机器学习对许多人来说是一种新事物，因为它最近才成为大众市场的可行工具，但其根源却有几十年的历史。机器从数据中学习的概念在20世纪50年代实现。1988年，IBM公司将基于概率的数据算法的原理引入到以前基于规则的机器学习领域，从而彻底改变了这个行业。如今，很多人都在采用虚拟人工代理(例如Siri、Alexa、Google Now)，利用机器学习收集和分析从人们的交互中收集的信息，以预测需求，并根据人们的偏好定制服务。社交媒体网站使用该技术推荐和结识更多的朋友，同时在照片应用中进行面部识别，以节省人们的时间、精力和资源。

但除此之外，机器学习现在还通过检测卡支付模式和改善在线购物交付方式来保护人们免受欺诈。当今的企业希望他们的数据能够承担一些繁重的工作，并且希望降低成本，提高一致性，简化操作。机器学习有助于大规模实现这一目标，调研机构德勤公司的调查发现，在2018年，57%的企业增加了相关技术的支出。虽然该技术以前被视为一种过度支出，但如今它被理解为对企业未来的投资和具有竞争力的收入驱动力。数据专家和作者Bernard Marr表示，现在开发人员已经对算法和技术进行了试验，机器学习将成为英国各地开展商业计划和预算的核心。最近的研究支持这一说法，揭示了48%的欧洲组织现在认为机器学习对其近期业务的发展至关重要。

随着像亚马逊、Facebook和谷歌这样的公司继续推动机器学习技术的发展，那么如何充分利用**和**的算法?最成功的企业将是那些投资于新技术，并明智地利用他们可以使用的技能和数据系统的人。因此，人们忘记那些宣传和炒作，要关注其最基本的方面。按顺序获取数据机器学习技术**的特点之一是它的灵活性;它可以利用从供应链和库存控制到工厂自动化和重复数据输入任务的一切。每个应用程序都需要一个单独的存储库，在该存储库中可以收集和操作数据，以允许算法评估值。

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