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材料工程不仅可以改变铁电性能，前投氢示还可以修改保留时间。国首个海© Elsevier04.AdvancedMaterials—采用烧绿石氧化物金属电极的Hf5Zr0.5O2外延铁电体通过使用导电烧绿石氧化物电极作为结构和化学模板来合成全外延铁电Hf0.5Zr0.5O2（HZO）薄膜。

实验结果表明，岛绿薄膜的晶体结构和铁电性能同退火过程密切相关。© Wiley05.JournalofAppliedPhysics—HfO2基铁电体的反转行为自2011年首次发现HfO2的铁电性以来，范工由于其与CMOS的兼容性，因此备受关注。程开这项研究制造了具有高损耗保持率的电容器存储单元。

DFT计算表明，月底运全钇掺杂和快速冷却是稳定所需块体相结构的关键。©SpringerNature02.AdvancedElectronicMaterials—全无机水性前驱体溶液制备Y掺杂HfO2铁电薄膜的优化退火工艺采用全无机盐水溶液前驱体，前投氢示通过化学溶液沉积法在Si（100）衬底上制备了10nm厚的掺Y-HfO2薄膜。

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岛绿亚纳秒范围内的超快极化反转速度有助于制造快速响应型器件。为了解决这个问题，范工2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

我在材料人等你哟，程开期待您的加入。因此，月底运全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。

目前，前投氢示机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。【引语】干货专栏材料人现在已经推出了很多优质的专栏文章，国首个海所涉及领域也正在慢慢完善。