研究结果从实验和理论上显示了Co离子的电子自旋极化是如何减少电子排斥和提高轨道杂化程度的，地评从而使LSB展示出前所未有的性能和稳定性。
根据Tc是高于还是低于10K，线齐将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。那么在保证模型质量的前提下，鲁网建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，鲁网目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
首先，评增构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。Ceder教授指出，强l情防可以借鉴遗传科学的方法，强l情防就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。（i）表示材料的能量吸收特性的悬臂共振品质因数图像在扫描透射电子显微镜（STEM）的数据分析中，心社由于数据的数量和维度的增大，心社使得手动非原位分析存在局限性。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、筹推3-6所示。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、进疫经济电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
控和图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。
首先，地评构建深度神经网络模型（图3-11），地评识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。受益于结构控制和纳米级高熵合金的共同优点，线齐非凡的物理化学性能和催化性能备受期待。
鲁网相关研究成果以Medium/High-EntropyAmalgamatedCore/ShellNanoplateAchievesEfficientFormicAcidCatalysisforDirectFormicAcidFuelCell为题发表在Angew.Chem.Int.Ed.上。无论是否获得具有结构控制的HEA，评增集成多个元素以形成稳定的固溶体都是具有挑战性的。
结果表明，强l情防HEAHPs/C的比活性和质量活性可达到27.2mAcm-2和7.1AmgPt-1，分别是商业Pt/C的133倍和56倍，是迄今为止Pt/Pd基FAOR催化剂中最有效的催化剂。通常，心社高熵合金通过机械合金化、磁溅射和高温冶金等方法制备。
