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（d）相图富Pt区中Pt-Ni合金(111)表面的电流密度（i），开展相对于Pt(111)(iPt)，如使用贝叶斯簇扩展预测的那样。拟纳年度（c）t-分布式随机邻域嵌入（t-SNE）t-SNE表示CO吸附能量如何根据局部环境和成分在Cu合金上的吸附位点之间变化。

入全通用原子间势的发展是ML在合金研究中最有前途的应用之一。图二、国碳无序合金的机器学习（a）比较玻璃形成的ML预测与Al-Ni-Zr的实验结果。【成果简介】近日，交易美国杜克大学StefanoCurtarolo和美国杨百翰大学GusL.W.Hart（共同通讯作者）等人报道了一篇关于机器学习（ML）在金属合金领域应用的最新综述。

市场算和（c）Al-La-Ni的玻璃化转变温度和结晶温度之间的预测差异。总之，企业ML是合金研究的革命性工具，其正在促进冶金复兴。

（d）可变自动编码器将数据点映射到一个低维连续向量空间进行优化，碳排并将优化的潜在向量映射回数据点。

在文中，放核作者概述了与金属合金相关的ML概念、方法和结果：两种或多种物质的原子级混合物，其中至少一种是金属，混合物的整体特征是金属。最后，报告你还要考虑的是猫咪房子的便利性。

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