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推进太阳能电池、光子集成电路以及量子计算等领域的发展，离不开对材料光学特性的深入了解。但现有的实验方法，如激光测试，受到光波波长范围的限制。而模拟计算成本高昂，且需要满足严格的标准。因此，科学家一直在寻找替代方法，以快速预测不同材料的光学性质。
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新的调查研究认为，随着人工智能驱动的自动化技术进步，有望改进和加快复杂数据的分析速度。脑电图设备正逐步向低成本、高便携性与用户友好型方向发展。脑电图技术还具有无创优势，更是让其在众多神经成像技术中脱颖而出。
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