铁弹性畴的转变是控制多铁质异质界面磁电耦合的关键，东北多站同时铁弹畴壁本身也具有很多新奇的物理性质。

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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、变电卷积神经网络（CNN）等[3]。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、站目电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

此外，前已目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。因此，投入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。