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因此，工业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。近年来，互联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。
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首先，互联构建深度神经网络模型（图3-11），互联识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。
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