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因此，则第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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则第然后通过键合分析在原子尺度揭示了形成每种相的物理机制。结算基于密度泛函理论（DFT）对15种自插层过渡金属硫族化合物MX2 (si-MX2, M=transitionmetalandX=S,Se,Te,etc.)双分子层进行了高通量计算。