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排名公司总部所在地1、氢车汽车劳力士(Rolex)瑞士2、氢车汽车乐高(LEGOGroup)丹麦3、华特迪士尼(TheWaltDisneyCompany)美国4、阿迪达斯(Adidas)德国5、微软(Microsoft)美国6、索尼(Sony)日本7、佳能(Canon)日本8、米其林(Michelin)法国9、奈飞(Netflix)美国10、博世(TheBoschGroup)德国11、英特尔(Intel)美国12、任天堂(Nintendo)日本13、LeviStraussCo.美国14、谷歌(Google)美国15、耐克(Nike,Inc.)美国16、维萨(Visa)美国17、劳斯莱斯(Rolls-Royce)英国18、飞利浦(Philips)荷兰19、费列罗(Ferrero)意大利20、普利司通(Bridgestone)日本21、惠普(HPInc.)美国22、3M美国23、倍耐力(Pirelli)意大利24、乔治阿玛尼(GiorgioArmani)意大利25、国际商业机器(IBM)美国26、万豪国际(MarriottInternational)美国27、丰田(Toyota)日本28、宝马集团(BMWGroup)德国29、固特异(Goodyear)美国30、高露洁棕榄(Colgate-Palmolive)美国31、百味来(Barilla)意大利32、宜家(IKEAGroup)荷兰33、家乐氏(Kellogg's)美国34、拉尔夫劳伦(RalphLauren)美国35、万事达卡(Mastercard)美国36、卡特彼勒(Caterpillar)美国37、思科(CiscoSystems)美国38、乐维萨(Lavazza)意大利39、路威酩轩(LVMH)法国40、达能(Danone)法国41、波音(Boeing)美国42、汉莎集团(LufthansaGroup)德国43、Havaianas巴西44、洲际酒店(InterContinental)英国45、戴尔(Dell)美国46、本田(Honda)日本47、希尔顿(Hilton)美国48、LG韩国49、欧莱雅(L'Oreal)法国50、雨果博斯(HUGOBOSS)德国51、惠而浦(Whirlpool)美国52、三星电子(SamsungElectronics)韩国53、雅诗兰黛(TheEsteeLauderCompanies)美国54、松下(Panasonic)日本55、好时(HersheyCompany)美国56、亚马逊(Amazon.com)美国57、苹果(Apple)美国58、卡夫亨氏(TheKraftHeinzCompany)美国59、戴姆勒(Daimler)德国60、西门子(Siemens)德国61、联邦快递(FedEx)美国62、Natura巴西63、阿联酋航空(Emirates)阿联酋64、富士胶片(Fujifilm)日本65、空客(Airbus)荷兰66、喜力(Heineken)荷兰67、伊莱克斯(Electrolux)瑞典68、霍尼韦尔(Honeywell)美国69、玛氏(Mars)美国70、施乐(Xerox)美国71、雀巢(Nestle)瑞士72、金宝汤(CampbellSoupCompany)美国73、甲骨文(Oracle)美国74、金佰利(Kimberly-Clark)美国75、嘉士伯集团(CarlsbergGroup)丹麦76、东芝(Toshiba)日本77、诺基亚(Nokia)芬兰78、福特(FordMotor)美国79、思爱普(SAP)德国80、敦豪(DHL)德国81、英国航空(BritishAirways)英国82、强生(JohnsonJohnson)美国83、宝洁(ProcterGamble)美国84、罗氏(Roche)瑞士85、法航荷航集团(AirFrance-KLM)法国/荷兰86、富士通(Fujitsu)日本87、百加得(Bacardi)百慕大88、维珍(Virgin)英国89、联合包裹服务(UPS)美国90、联合利华(Unilever)英国/荷兰91、拜耳(Bayer)德国92、可口可乐(TheCoca-ColaCompany)美国93、通用电气(GE)美国94、ebay美国95、标致雪铁龙(PSA)法国96、星巴克(Starbucks)美国97、HM瑞典98、百威英博(ABInbev)比利时99、葛兰素史克(GSK)英国100、日立(Hitachi)日本。
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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域,示范如金融、示范互联网用户分析、天气预测等相比,材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。细则(h)a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。
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