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Framework für aktives Lernen zur Entwicklung von Hochentropie-Legierungen. Das Framework kombiniert Modelle für maschinelles Lernen, auf der Dichtefunktionaltheorie basierende Berechnungen, thermodynamische Simulationen und experimentelles Feedback
Science 378 (2022) 6615. DOI 10.1126/science.abo4940
(3018 KB, 5197 x 2888 Punkte)
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