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因此，学校些令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。因此，恶痛复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。设计这一理念受到了广泛的关注。
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