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文献链接:电力Amachinelearningapproachforengineeringbulkmetallicglassalloys(ActaMaterialia,电力2018,DOI:10.1016/j.actamat.2018.08.002)7.利用机器学习模型对硬磁相成分优化图7所选化合物描述符的图示 机器学习(ML)在新材料的发现和设计中发挥着越来越重要的作用。在这项工作中,广东公司公开管委他们预测x、y、Me和Me使得所得组合物具有高居里温度并且在钙钛矿结构中形成。
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