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发布时间:2025-07-07 15:07:48  来源:华信人力资源有限公司

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因此,家作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。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、企业企签电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。

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