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通过成组数据识别，化工发现了分组线性回归参数是用于分析饱和磁化强度多种影响因素的重要特征，化工进而提出了评价掺杂元素对合金饱和磁化强度影响的指标（文中记为SR），将研究目标从对饱和磁化强度的预测聚焦到对掺杂元素的筛选上。公司国内 数据驱动材料设计本文添加元素筛选的方法是在对数据库中饱和磁化强度相关数据进行挖掘时提出的。

利用优选的元素开展实验，取得汽车群清对Sm-Co基合金进行掺杂，取得汽车群清实际结果表明优选的元素均能保持与对应的Sm-Co二元合金同等的高饱和磁化强度，且与预测结果符合很好，表明这些掺杂元素具有非常重要的利用价值和开发潜力。引言在多年来构建、首批示范发展稀土单质和Sm-Co基合金体系数据库的基础上，首批示范近日，北京工业大学宋晓艳教授团队在数据驱动新材料设计方面取得了新的突破，研究工作以SelectingDopingElementsbyDataMiningforAdvancedMagnets为题发表于ChemistryofMaterials上。燃料认证本研究方向得到了国家重点研发计划项目材料基因工程专用数据库和材料大数据技术和课题多尺度高通量材料计算工具集成与统一接口开发及国家杰出青年科学基金项目的资助。

通过机器学习在已知掺杂元素的SR与掺杂元素典型特征之间建立了关联，电池实现了在元素周期表大范围内评估掺杂元素对Sm-Co基合金饱和磁化强度的影响。在这些问题中，城市往往已报道的文献中有大量探索性的实验或理论计算数据，但受限于实验周期或实验条件，很难遍历所有元素。

以此为研究背景，洁氢近年来团队以高温永磁合金代表体系Sm-Co基多元合金为例，洁氢建成了面向数据驱动材料设计的专用数据库，数据实现了高度结构化，可满足基于深层次信息的数据检索、数据结构转换、材料设计专用数据集抽取等需求。

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