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基于此，款电本文对机器学习进行简单的介绍，款电并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。最后我们拥有了识别性别的能力，力数并能准确的判断对方性别。
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然后，交易架首据产使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。款电具有钙钛矿结构的材料是具有至少两个阳离子亚晶格的高熵材料的第一个例子。
在合成熵稳定氧化物之前，力数高熵陶瓷首先作为无序金属合金的薄膜类似物被探索。目前开发的电子陶瓷材料主要有(AlCrTaTiZr)O，深圳数据所上(TiFeCoNi)O两种。
3）巨介电常数似乎是(MgCoNiCuZn)O合金的特征;其机制尚不明确，交易架首据产有待进一步研究。款电所以这三种材料很好地热保护材料。