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此外，爱用目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。因此，现金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。2018年，共享在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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