因此，光迅光器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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科技在《NanoporousMaterials:SynthesisandApplications》中撰写书章一章。图七、中国DFT计算（a）吸附在不饱和Zr-oxo簇上的产物中间体模型。