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转型研究方法证明了它在使用非常稀疏的实验数据设计高熵因瓦合金方面的能力。此前，千亿机器学习也曾多次登上Nature，Science等顶刊，在材料学、医学等领域大放异彩。

因此，美元研究人员开发了一个广泛适用的主动学习框架，该框架结合了生成模型、回归集成、物理驱动学习和HEAs合成设计实验。

该方法是一种快速、利润自动发现具有最佳热、磁和电性能的高熵合金的合适途径。通过利用成熟的微流体阀门技术，当前本工作设计和制造了一个透明的元表面数字显示器（图4d）。

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