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    關(guān)鍵詞中包括 Machine Learning 的文章

1 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助鈦合金設(shè)計(jì)應(yīng)用進(jìn)展 張 閆，薛德禎，辛社偉，王 曉，周 偉，潘 曦，李星吾，張冰潔，郝夢(mèng)園 2025年04 [319－329][摘要](1348)[pdf 10457KB](1150)

2 大語(yǔ)言模型在材料科學(xué)領(lǐng)域的研究進(jìn)展 閆姿霓，饒梓元，曾小勤 2025年05 [409－423][摘要](1151)[pdf 17676KB](430)

3 機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)分子動(dòng)力學(xué)模擬在電化學(xué)儲(chǔ)能材料研究中的應(yīng)用進(jìn)展 林奕希，蔣雨橋，馮相民，要騰宇，夏穎慧，劉振輝，鄭明波，申來(lái)法，許真銘 2025年04 [330－348][摘要](1119)[pdf 41012KB](456)

4 機(jī)器學(xué)習(xí)在輕質(zhì)合金研究中的應(yīng)用 張思雨；李日 2025年11 [70－79][摘要](260)()

5 基于圖像處理的高熵合金圖像定量分析技術(shù) 張尊帥, 劉昱含, 郎志遠(yuǎn), 周生華, 楊炯 2025年07 [622－628][摘要](962)[pdf 5555KB](288)

6 物理冶金信息指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的鎳基單晶高溫合金蠕變壽命預(yù)測(cè) 付佳博1，王晨充1，MATEO Carlos Gracia2, CARABALLO Isaac Toda2, CABALLERO Francisca Garcia2，于皓1 2023年第09期 [722－731][摘要](1592)[pdf 10182KB](1384)

7 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的羰基鐵/四氧化三鐵復(fù)合吸波材料的優(yōu)化設(shè)計(jì) 仲陸祎，權(quán)斌，車仁超，陸文聰 2024年第07期 [652－657][摘要](1026)[pdf 4798KB](634)

8 機(jī)器學(xué)習(xí)在鋼鐵材料研究中的應(yīng)用綜述 王海偉1,2，葉波1,2，馮晶3,4，種曉宇3,4 2023年第10期 [806－813][摘要](1764)[pdf 9708KB](2035)

9 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鋁合金性質(zhì)預(yù)測(cè) 左厚辰1，江永全*2，楊燕2 2025年12 [90－99][摘要](2831)()

10 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鈣鈦礦錳氧化物材料設(shè)計(jì) 盧凱亮1，暢東平1，紀(jì)曉波2，陸文聰1,2 2023年第08期 [625－630][摘要](1738)[pdf 7282KB](907)

11 針對(duì)高溫合金微觀組織-拉伸性能關(guān)系的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型 劉芳寧，王越，孫瑞俠 2022年第11期 [938－946][摘要](3813)[pdf 9915KB](1692)

12 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助高熵合金設(shè)計(jì)的研究進(jìn)展 趙鼎祺，喬珺威，吳玉程 2021年第07期 [508－517][摘要](4477)[pdf 9299KB](2746)

13 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的鎂合金結(jié)構(gòu)與性能設(shè)計(jì) 曾小勤，謝天，應(yīng)韜，朱虹，劉言偉，王樂(lè)耘，丁文江 2020年第1期 [1－11][摘要](5995)[pdf 11147KB](4212)

14 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的高通量實(shí)驗(yàn)加速硬質(zhì)高熵合金 CoxCryTizMouWv成分設(shè)計(jì) 王炯1，肖斌2，劉軼1,2 2020年第04期 [269－277][摘要](5620)[pdf 17312KB](4069)