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目前，算色机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。智慧中扮利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
因此，城市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。一旦建立了该特征，建设该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、云计演样角卷积神经网络（CNN）等[3]。
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