此状态对外界刺激的类型和幅度高度敏感，亚洲银行张其中温度振荡可以在外部机械触发后恢复。
实验过程中，非洲研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。因此，微电网市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。
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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，场潜如金融、场潜互联网用户分析、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。
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