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中标装置二者之间的差值是由过拟合导致的。丨中图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，天科统集如独热码。【引言】传统陶瓷因其易于制造，技中解制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。标电图7 用于设计高熵陶瓷材料的深度学习模型。

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

近年来，项目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，储能储输成储能采购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，中标装置仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，中标装置而不能发现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，丨中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，天科统集以提取硫空位的扩散参数，天科统集并分析了与由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）

Ceder教授指出，技中解制可以借鉴遗传科学的方法，技中解制就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。属于步骤三：标电模型建立然而，标电刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。