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该研究方法是一个闭环，月第易预将机器学习与密度泛函理论、热力学计算和实验相结合。次成交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，周交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。
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高指数油（n=1.70）和低指数液体清洁剂（HFE-7500，周交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，结果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，结果提供了动态强度和光谱控制的光场。
