【图文解读】图一、季度及市特征选择和描述符发现的结构和方法的表示（a）替代晶体表示。
ML需要使用一致的方法生成并以标准化、川生产可互操作的格式分发的大量正面和负面结果的数据集用于训练和测试。由此产生的数据生成、电力模型再训练和改进预测的机器驱动反馈循环代表了材料研究的范式。
（c）对比随机猜测，场运使用ML指导的四种方法找到不同材料特性的最佳候选所需的试验次数。营信（f）fAl-Co-Fe的预测居里温度TC。息披文献链接：Machinelearningforalloys.NatureReviewsMaterials,2021,DOI:10.1038/s41578-021-00340-w.本文由CQR编译。
露报通用原子间势的发展是ML在合金研究中最有前途的应用之一。包括金属玻璃、季度及市高熵合金、形状记忆合金、高温合金、催化合金和磁性合金。
川生产通过使用ML模型来建议新的实验或模拟来使研究自动化变得越来越普遍。
所有的应用都依赖于材料表示法，电力材料表示法是ML中最重要的概念之一。1.所发表论文1）局部成分波动在高熵合金中引起的强塑性增加在高熵合金中，场运局部化学成分波动是高熵合金常见的特征，影响位错的增殖和运动。
像差校正的高角度环形暗场扫描透射电子显微镜观察表明，营信溶质选择性地在线性取代位点偏析由周期性错配位错分离的基板形成这种二维平面结构。与特殊的高对称界面相比，息披多晶块体材料中非对称晶界偏析的原子尺度机制仍然难以捉摸。
例如金属材料的强塑性，露报强度与导电性，导热与热稳定性等。4）根据微观结构的宏观设计打破材料的性能相互掣肘现代工业的发展要求材料至少要满足两方面性质的同时满足，季度及市但是很多材料的性质都是相互掣肘的。
