本研究探讨了机器学习在半导体制造和材料科学中的应用，包括电容的叠加误差、光子表面逆向设计和云光学厚度估计。提出了多保真度机器学习框架和MatSci ML基准，以提高模型性能和可靠性，推动固态材料研究的进展。
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