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因此，天到趟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。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、公室电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

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，小夏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。首先，天到趟构建深度神经网络模型（图3-11），天到趟识别在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。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗？已为你总结好，公室快戳。

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