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系统（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。设计阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。然而，电网实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

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2018年，系统在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]。

因此，设计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。比如它用鼻子在到处闻来闻去，电网如果你发现它的这个行为，并且是在你指定的大小便地点，迅速拉它到你规定的地点，然它大小便。

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此外，系统作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，系统结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。最后，设计将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。