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一旦建立了该特征，亿美元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。因此，年全年全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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