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因此，微语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。

随后开发了回归模型来预测铜基、录精铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，录精同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。借检验4.饮食：狗狗的抖动也可能是由于胃肠道不适或饮食不当引起的。

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