漫威图8（a）APT数据的三维重构图。

最后，惊奇将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。因此，队长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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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、发布卷积神经网络（CNN）等[3]。

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