【图文导读】图1 铁电体邻近效应和BTO/SRO界面的DMIa，大安电源BTO/SRO界面铁电体（FE）邻近效应的示意图。

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安防图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，寻升如金融、寻升互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。大安电源误差棒代表Δ的上限和下限nsk通过将所有2型MFM对比分别作为skyrmion簇和单个磁泡域处理来计算。

【图文导读】图1 铁电体邻近效应和BTO/SRO界面的DMIa，防吹BTO/SRO界面铁电体（FE）邻近效应的示意图。误差条代表Δnsk的上限和下限，革风其通过将所有2型MFM对比分别作为斯格明子簇和单个磁泡域处理而计算。

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