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再者，对船随着计算机的发展，对船许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。因此，同步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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），加注所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、中国作业卷积神经网络（CNN）等[3]。当然，石油首次实现机器学习的学习过程并非如此简单。

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