这些训练可以帮助它们学习如何在公共场合表现良好，美锦并且可以确保它们的安全。

由于缺乏高质量数据库，源年时能收已发表文章使用的数据集通常比较小。如弹性常数、董事到硬度和G/B比值均随VEC的增加而降低。

【引言】传统陶瓷因其易于制造，客央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。视财二者之间的差值是由过拟合导致的。经大间氢【展望】建立高质量共享数据库无监督学习多功能机器学习模型机器学习逆向设计可解释机器学习模型机器学习结合的高通量实验文献链接：Rationaldesignofhigh-entropyceramicsbasedonmachinelearning–Acriticalreview（https://doi.org/10.1016/j.cossms.2023.101057）。

在这种情况下，入占数据集分割可能对模型的训练及预测产生比较显著的影响。EFA值越大，美锦说明不同构型的准基态能量越相近，体系越容易达到不同构型。

源年时能收作者进一步总结了近些年发表的用于设计高熵陶瓷材料的机器学习模型。

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NAMD计算结果表明，入占具有供电子基团的共轭系统呈现出更小的能级振荡。然而，美锦对于如何抑制空穴传输层的界面电荷复合损失目前尚不清楚，领域内也鲜有报道。