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辽宁二者之间的差值是由过拟合导致的。电力图6 用于预测高熵陶瓷材料单相稳定性的机器学习模型。

第一类为非经验特征，推进如独热码。【引言】传统陶瓷因其易于制造，全业是人类最早使用的材料之一，其中碳化物、硼化物和氮化物现已被广泛应用于金属切割和热电保护层等。据中图7 用于设计高熵陶瓷材料的深度学习模型。

心建高熵陶瓷描述符（特征）可以根据其获取的难易程度分为三类。如弹性常数、国网硬度和G/B比值均随VEC的增加而降低。

近年来，辽宁该类材料受到了学界的广泛关注。

由于数据集在相空间中的分布不均一，电力模型对各个组分的关注程度也不同。当我们进行PFM图谱分析时，推进仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，推进而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

首先，全业构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。作者进一步扩展了其框架，据中以提取硫空位的扩散参数，据中并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）

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