f）对比几个文献数据点，电力leaf-TEG的归一化输出性能。

行业目前尚不清楚传统固溶硬化机制能否在这种极端条件下运行。1.所发表论文1) 中科院力学所武晓雷，国产清华大学朱静院士等研究人员首次给出了中熵合金存在CSRO以及CSRO与位错交互作用的直接观察证据多组元复杂固溶的高熵和中熵合金正在成为国内外的研究焦点。

位错的溶质偏聚比经典理论中所期望的高半个数量级，争优著其差异是由其结构、相互排列和扭曲场决定的。势显样品被拉伸变形至18％塑性应变。此外，电力溶质通过影响位错形核过程来影响粒子强度。

通过对裂纹尖端的位错和非晶桥进行观察，行业发现非晶桥对位错有着强烈的阻碍作用，行业导致裂纹的传播受到阻碍，这对于提升合金的塑性是非常有帮助的。因此，国产晶体-非晶态相变和非晶态纳米桥的形成共同作用可能使HEAs具有较强的增韧性。

这种溶质偏析行为对缺陷类型的强烈依赖，争优著隐藏在它们的化学性质背后，以前没有被阐明。

势显图4DDD/MD模拟预测的屈服应力。以上，电力便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），行业所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。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、国产电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

需要注意的是，争优著机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。对错误的判断进行纠正，势显我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。