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因此，平段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。然后，川善分时电上上使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。

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峰时浮粉色双箭头代表电场施加方向。段电电f 循环电场加载前（蓝色）后（红色）畴壁处的电子能量损失谱。

这个发现在纳米尺度上揭示了铁电退化的一个机制，平段对铁电材料的畴壁，界面乃至边界处在循环电场下铁电畴翻转行为作出了深度解读。随着铁电材料在纳米电子器件中的需求越来越高，川善分时电上上对于循环电场加载导致的铁电退化问题的研究变得迫在眉睫。