图二、国网公里溶剂化结构及界面去溶剂化反应模型©2023ACSpublication（a）图像化/定量化的溶剂化结构以及（b）界面去溶剂化模型。

该类特征不需要额外的实验与模拟即可获取，重庆但包含一定的物理意义。为此，电力电力高熵陶瓷材料提供了一个广阔的新材料理性设计平台。

在训练过程中，建设训练损失将随着迭代轮数的增加而降低，而验证损失一般高于训练损失。第一类为非经验特征，物联网需如独热码。因此，要最体系中的原子排布越趋向于随机。

国网公里图6 用于预测高熵陶瓷材料单相稳定性的机器学习模型。该类特征成本高昂，重庆不适合用来作为输入，而可以用来作为模型的输出。

若使用非经验输入特征，电力电力可跳过特征工程步骤。

建设图2 三种获得输入特征的方法。物联网需高熵陶瓷描述符（特征）可以根据其获取的难易程度分为三类。

如弹性常数、要最硬度和G/B比值均随VEC的增加而降低。近年来，国网公里该类材料受到了学界的广泛关注。

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