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佬们利标记表示凸多边形上的点。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，工福但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，病全报销不叫然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，互联它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。佬们利（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

因此，工福2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。然后，病全报销不叫使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

再者，互联随着计算机的发展，互联许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

Ceder教授指出，佬们利可以借鉴遗传科学的方法，佬们利就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。工福文献链接：https://doi.org/10.1038/s41467-021-22355-1本文由作者投稿。

病全报销不叫粉色双箭头代表电场施加方向。互联f 循环电场加载前（蓝色）后（红色）畴壁处的电子能量损失谱。

这个发现在纳米尺度上揭示了铁电退化的一个机制，佬们利对铁电材料的畴壁，界面乃至边界处在循环电场下铁电畴翻转行为作出了深度解读。随着铁电材料在纳米电子器件中的需求越来越高，工福对于循环电场加载导致的铁电退化问题的研究变得迫在眉睫。