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卖做美团卖该方法显着降低了模型开发时间和人力成本。利润(b)非晶态和液态HfO2的实验和模拟X射线结构因子。
【成果简介】近日,前重外美国阿贡国家实验室Chris J.Benmore(通讯作者)等人报道了一种闭环主动学习方案,前重外在极端条件下将实验和理论建模的进展结合起来,并且依次改善机器学习模型,直到覆盖实验预定的相空间为止。最后,卖做美团卖自动化方案为研究其他难熔氧化物和类似材料类别提供了一个系统的途径。在加热后,利润HfO2经历从单斜相(m-HfO2)到四方相(t-HfO2)到立方相(c-HfO2)的转变,然后在2800°C熔化。
前重外(2)通过模型结构初始化的主动学习方案驱动了在实验测量区域上的相空间探索。卖做美团卖(3)迭代训练和拟合方法为(2)提供反馈。
利润模型结构适合于在不同参考温度下每个相的中子和X射线衍射测量。
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