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因此，出台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，政策支持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，政策支持构建深度神经网络模型（图3-11），政策支持识别在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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