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该研究方法是一个闭环,新疆新将机器学习与密度泛函理论、热力学计算和实验相结合。电网第研究方法证明了它在使用非常稀疏的实验数据设计高熵因瓦合金方面的能力。
此前,季度机容机器学习也曾多次登上Nature,Science等顶刊,在材料学、医学等领域大放异彩。
因此,源装研究人员开发了一个广泛适用的主动学习框架,该框架结合了生成模型、回归集成、物理驱动学习和HEAs合成设计实验。在这里,量同本工作展示了一个透明基底上的元流体平台,能够动态控制光场的强度和光谱,而不需要偏振器或彩色滤光片。
比增倍本工作采用了硅纳米片的方形晶格来确保与偏振无关的反应。该显示器由七个元表面条组成,新疆新其反射率可以通过一组阀门单独控制,这些阀门可以向元表面区域输送油或空气。
高指数油(n=1.70)和低指数液体清洁剂(HFE-7500,电网第n=1.29)以交替的方式被泵入主通道,流量由两个跨越控制通道形成的气动阀控制。图4.在透明基底上将动态元表面与可编程微流控技术结合起来©2022SpringerNatureLimited[成果启示] 总之,季度机容本工作已经展示了一个全面的动态金属表面平面光学平台,季度机容提供了动态强度和光谱控制的光场。
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