图二、上涨溶剂化结构及界面去溶剂化反应模型©2023ACSpublication（a）图像化/定量化的溶剂化结构以及（b）界面去溶剂化模型。
该类特征不需要额外的实验与模拟即可获取，川2出炉但包含一定的物理意义。为此，月电高熵陶瓷材料提供了一个广阔的新材料理性设计平台。
在训练过程中，解铝交易结果训练损失将随着迭代轮数的增加而降低，而验证损失一般高于训练损失。第一类为非经验特征，火电如独热码。因此，上涨体系中的原子排布越趋向于随机。
川2出炉图6 用于预测高熵陶瓷材料单相稳定性的机器学习模型。该类特征成本高昂，月电不适合用来作为输入，而可以用来作为模型的输出。
若使用非经验输入特征，解铝交易结果可跳过特征工程步骤。
火电图2 三种获得输入特征的方法。上涨高熵陶瓷描述符（特征）可以根据其获取的难易程度分为三类。
如弹性常数、川2出炉硬度和G/B比值均随VEC的增加而降低。近年来，月电该类材料受到了学界的广泛关注。
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