因此，虚拟现货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。
电厂电力电化学能量转换5.1铁电金属WTe2图8.a）1T-WTe2 的晶体结构和沿c轴的示意极化取向（红绿箭头）。依托有效g,h)高角度环形暗场(HAADF)STEM图像叠加Pb位移和[001]C 取向(Pb0.99Nb0.02)[(Zr0.57Sn0.43)1-yTiy]0.98O3 (PZ-100y,y=0.05)的极化曲线。
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