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因此，为处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。

此外，通报作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，通报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。一款材料是否具有优异的性能和潜力，国网关于供很大程度上取决于骨骼是否奇特。

山东商b.确定此点原点和N或S极点的夹角。图5Brass，良行理情Cu，S和Cube织构的{001}极图以及立方晶系的(001)单晶极射赤面投影。

首先，为处单晶极射赤面投影表示以某个面为投影中心，给出其它晶面的位置。单晶极射赤面投影关联的整个晶体学的内容如图1所示，通报可以看出，单晶极射赤面投影几乎连接了所有的晶体学。