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    關鍵詞中包括 machine learning 的文章

1 機器學習輔助鈦合金設計應用進展 張 閆，薛德禎，辛社偉，王 曉，周 偉，潘 曦，李星吾，張冰潔，郝夢園 2025年04 [319－329][摘要](1348)[pdf 10457KB](1150)

2 大語言模型在材料科學領域的研究進展 閆姿霓，饒梓元，曾小勤 2025年05 [409－423][摘要](1151)[pdf 17676KB](430)

3 機器學習原子間勢分子動力學模擬在電化學儲能材料研究中的應用進展 林奕希，蔣雨橋，馮相民，要騰宇，夏穎慧，劉振輝，鄭明波，申來法，許真銘 2025年04 [330－348][摘要](1119)[pdf 41012KB](456)

4 機器學習在輕質(zhì)合金研究中的應用 張思雨；李日 2025年11 [70－79][摘要](261)()

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

6 物理冶金信息指導機器學習的鎳基單晶高溫合金蠕變壽命預測 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 基于機器學習的羰基鐵/四氧化三鐵復合吸波材料的優(yōu)化設計 仲陸祎，權斌，車仁超，陸文聰 2024年第07期 [652－657][摘要](1027)[pdf 4798KB](634)

8 機器學習在鋼鐵材料研究中的應用綜述 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 基于機器學習的鋁合金性質(zhì)預測 左厚辰1，江永全*2，楊燕2 2025年12 [90－99][摘要](2831)()

10 基于機器學習的鈣鈦礦錳氧化物材料設計 盧凱亮1，暢東平1，紀曉波2，陸文聰1,2 2023年第08期 [625－630][摘要](1738)[pdf 7282KB](907)

11 針對高溫合金微觀組織-拉伸性能關系的機器學習預測模型 劉芳寧，王越，孫瑞俠 2022年第11期 [938－946][摘要](3813)[pdf 9915KB](1692)

12 機器學習輔助高熵合金設計的研究進展 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)動的鎂合金結(jié)構(gòu)與性能設計 曾小勤，謝天，應韜，朱虹，劉言偉，王樂耘，丁文江 2020年第1期 [1－11][摘要](5995)[pdf 11147KB](4212)

14 機器學習輔助的高通量實驗加速硬質(zhì)高熵合金 CoxCryTizMouWv成分設計 王炯1，肖斌2，劉軼1,2 2020年第04期 [269－277][摘要](5620)[pdf 17312KB](4069)