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利用k-均值聚类算法，大战根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。此外，背后Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
此外，有望作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，有望结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
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背后加州大学伯克利分校的王枫报道半导体WSe2/WS2莫尔超晶格中强相关相的光学检测。因此，有望可靠的直接在晶圆上生长单晶hBN薄膜的方法将有助于在工业中广泛采用2D层材料。