项行业干净的石墨烯薄膜是用于包括透明电极和外延层在内的应用的有前途的材料。
因此，标准标准训练好的模型往往存在一个舒适区，在舒适区内，模型表现良好。为此，纳入能源现有高熵陶瓷机器学习往往采用交叉验证的方法训练模型。
然而，源领域拟如果仅靠传统的试错法，高熵陶瓷背后巨大的相空间将严重阻碍高性能陶瓷材料的开发与探索。近日，立项香港城市大学赵仕俊团队（通讯作者）综述了机器学习在高熵陶瓷领域内的应用。【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，制修欢迎优秀学生联系[email protected]。
图4 价电子浓度（VEC）与弹性常数C44、订计硬度和G/B比值的关联。项行业该类特征不包含陶瓷材料的物理特性。
最后，标准标准作者提出了现阶段高熵陶瓷机器学习模型的挑战，并展望了机器学习在该领域内未来的发展方向。
纳入能源【图文导读】图1应用于设计高熵陶瓷材料的机器学习工作流程。HKCG8.6的产能快速爬坡，源领域拟稼动率超过80%，32出货接近70万台，50开始量产。
三星也在积极的推动大尺寸化，立项65面板的月出货量接近40万台。LGD的LCDTV面板出货数量则以微弱的差异排名第二，制修LGD坚定不移地推动大尺寸化策略，面积排名依然维持第一。
随着供应产能的增加以及厂商积极价格的刺激，订计40～50出货亦呈现环比明显增长。55前期价格快速下降影响获利，项行业部分面板厂商调减供应产能，8月出货环比下降2%。
