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(图2.以优选的掺杂元素进行成分设计和实验制备，座加中山展规验证了预测结果，座加中山展规并将综合磁性能提高至先进水平)方法适用性添加元素的选择是材料成分设计过程中非常重要的环节。利用机器学习找到该参量和元素的已知属性之间的关系，市氢可将该参量合理推广到所有可利用的元素上，从而达到从更大范围筛选元素的目标。
这种在大范围内快速、产5年准确地筛选添加元素的方式，可推广应用到多种可调制性能的多元材料的成分设计中。该工作基于构建的Sm-Co基多元合金数据库及饱和磁化强度数据集，发布结合数据挖掘与机器学习，发布筛选饱和磁化强度友好型掺杂元素，显著促进了高性能新材料的研发进程。然而，千辆氢车氢站被选元素的应用场景复杂多变，常常难以找到有效的理论进行指导。
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随着数据数量增加和质量提升，产5年专用数据库中可挖掘的研究主题会越来越多，面向更多主题的数据驱动高性能新材料的设计和开发会不断推进和扩展
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