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【成果简介】近日，洗袜美国阿贡国家实验室Chris J.Benmore（通讯作者）等人报道了一种闭环主动学习方案，洗袜在极端条件下将实验和理论建模的进展结合起来，并且依次改善机器学习模型，直到覆盖实验预定的相空间为止。最后，为什无忌自动化方案为研究其他难熔氧化物和类似材料类别提供了一个系统的途径。在加热后，赵敏HfO2经历从单斜相（m-HfO2）到四方相（t-HfO2）到立方相（c-HfO2）的转变，然后在2800°C熔化。
给张（2）通过模型结构初始化的主动学习方案驱动了在实验测量区域上的相空间探索。洗袜（3）迭代训练和拟合方法为（2）提供反馈。
为什无忌模型结构适合于在不同参考温度下每个相的中子和X射线衍射测量。
中子粉末衍射也提供了有价值的结构信息，赵敏特别是对氧等较轻元素，但是通常需要较大的样品和较长的计数时间。我们都知道OLED具有自发光的特性，给张采用非常薄的有机材料涂层和玻璃基板。
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