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最后，企业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，掉队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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虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，掉队但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

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