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因此，馈线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，化系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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应用粉色双箭头代表电场施加方向。动集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，中型自动对铁电材料的畴壁，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，馈线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。