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世将术ML在计算合金建模中的应用范围从模型哈密顿量的建立到以数据为中心的材料科学。（d）相图富Pt区中Pt-Ni合金(111)表面的电流密度（i），投资相对于Pt(111)(iPt)，如使用贝叶斯簇扩展预测的那样。

氢燃（b）Paretofront（PF）用于优化使用自适应设计生成的形状记忆合金的热滞后和转变温度组合料电文献链接：Machinelearningforalloys.NatureReviewsMaterials,2021,DOI:10.1038/s41578-021-00340-w.本文由CQR编译。（b）比较第一代和第二代ML预测与Co-Ti-Zr、池和槽技Co-Fe-Zr和Fe-Ti-Nb实验的结果。

电解【背景介绍】机器学习（ML）一直在改变材料科学。【总结与展望】综上所述，亿美元博ML将在传统建模难以解决的挑战方面发挥重要作用，特别有可能在以下领域发挥较大影响：一是自主材料设计。

（b）晶体图卷积神经网络：世将术晶体被转换为图，节点代表晶胞中的原子，边代表原子连接。

自主设计和优化将ML与主动学习相结合，投资以选择合成优先级，并将包括用于材料预测的生成模型。相变和力学性能是金属材料最基础也是最重要的研究，氢燃通过对相变机理的研究，氢燃可以实现对材料组织的调控优化，而组织的优化则直接决定材料的力学性能。

除了大角度晶界，料电孪晶界等界面外，多晶材料中还存在倾斜晶界，倾斜晶界又可以分为对称倾斜晶界和非对称倾斜晶界。因此，池和槽技关于相变与性能的研究一直是各国关于金属材料的研究重点。

电解之前的研究已在压缩和冲击变形放入中熵合金中发现了FCC→HCP的相变。液氮温度不同锰钢冲击韧性的比较，亿美元博水平蓝线为添加9%镍GB24510-2009标准中厚度≤30mm的板材，亿美元博b液氮温度下冲击能与RT屈服强度的函数关系[5].2.总结不难可以看出，以上发表的论文非常注重创新性，有些内容则直接打破了材料科学的传统范畴。