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境内75吋及以上销量同比增幅达49.5%，总站境外65吋及以上销售额同比增幅82.5%。图文导读图1.人工神经网络机器学习模型简图图2.卷积神经网络机器学习模型简图图3.基于人工神经网络的参量灵敏度量图表(a)非晶相灵敏度量图表(b)金属间化合物灵敏度量图表(c)固溶体灵敏度量图表图4.电弧熔炼铜模铸造铁铬镍锆铜系统合金的表征(a)X射线衍射标定图(b)扫描电镜能谱成分分析图(c)机器学习模型预测结果与实际实验结果对比图，售卖其中颜色表示模型预测结果，售卖符号表示实际实验结果图5.铁铬镍锆铜系统条带和薄膜结构表征(a)合金条带X射线衍射结果标定图(b)合金薄膜扫描电镜能谱成分分析图(c)合金薄膜X射线衍射结果标定图总结该项工作基于三种机器学习算法训练得到的高精度结果，提出了灵敏度量的概念，对已有的相设计准则进行了定量评估，对新设计的参量的作用进行了探索，探讨了新参量的热力学意义，并证明了机器学习方法在解决材料问题方面强大的能力。

然而由于其组分的复杂性，客票在设计新的高熵合金，人们无法像设计传统合金一样参照合金相图。成果简介近日，济南今起香港城市大学杨勇教授课题组应用机器学习算法分析高熵合金系统中最常见的三种相（固溶体，济南今起金属间化合物及非晶相），建立高精度可预测的模型。

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