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因此，配套一个明显的崎岖成分波动将被创造以阻止位错的运动，造成缓慢的位错运动和促进位错累积，这提高了流动应力和加工硬化速率。与常规杂质效应相反，文件Cu样品的热稳定性和硬度随着Cu纯度的提高而提高(而不是降低)。
该发现不仅阐明了RHEAs的脆性机理，相继而且为脆性HEAs的塑化提供了一条有用的途径。另外，出炉纳米金属是非常不稳定的，在室温下便可发生粗化。企业这一发现为稳定纯金属的超塑性加工和应用提供了一种新途径。
好名沉积的样品由大致等轴的NC晶粒组成（图1a）并具有单相fcc晶体结构（图1b）。晶界脱聚被认为是室温脆性的根源，电改电力单在外力载荷作用下，H原子会优先偏析在晶界处，从而弱化了晶界。
e,f，配套二维平面内浓度调制(e)和对应的原子分布图(f)，取自d中蓝圈截面。
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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3 图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，出炉来研究超导体的临界温度。为了解决上述出现的问题，企业结合目前人工智能的发展潮流，企业科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
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