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因此，衡变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。一旦建立了该特征，莫桑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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、比克卷积神经网络（CNN）等[3]。
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