图二、光纤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，通信但包含一定的物理意义。为此，大手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，笔莫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，斯科如独热码。因此，中心至体系中的原子排布越趋向于随机。
将增图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，光纤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，通信可跳过特征工程步骤。
大手图2 三种获得输入特征的方法。笔莫高熵陶瓷描述符（特征）可以根据其获取的难易程度分为三类。
如弹性常数、斯科硬度和G/B比值均随VEC的增加而降低。近年来，中心至该类材料受到了学界的广泛关注。
由于数据集在相空间中的分布不均一，将增模型对各个组分的关注程度也不同。【招生】论文通讯作者赵仕俊团队长期招收计算材料和机器学习方向的博士生，光纤欢迎优秀学生联系[email protected]。
