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然而，同频实验产生的数据量、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。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、共振辅助多维材料表征、共振获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。因此，驻鲁座谈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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同频机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
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总之，同频小狗吃得太多会产生一些不同程度的反应，包括肚子饱、嗝屁、抽搐、拉肚子和口腔溃疡等在此，共振作者也提供了一些可以减少HRTEM中的辐射损伤的方法，这可能会有助于获得钙钛矿材料的本征结构。
