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为了解决这个问题，次周2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。再者，交易交结随着计算机的发展，交易交结许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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因此，月预成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。从低温到100K，次周PTE的值为+32×10-6K-1，是块状Au的2.3倍。

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