洺源科技260kW氢燃料电池电堆正式发布

而后，洺源作者重点讨论了该领域机器学习模型的特征工程方法，包括特征选择与输入特征的预处理，紧接着讨论了模型的泛化、解释和迁移。

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最后，发布作者提出了现阶段高熵陶瓷机器学习模型的挑战，并展望了机器学习在该领域内未来的发展方向。洺源第二类为原子/前驱体特征。

为此，科技现有高熵陶瓷机器学习往往采用交叉验证的方法训练模型。为此，燃料高熵陶瓷材料提供了一个广阔的新材料理性设计平台