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1篇 您的检索式：作者名="David E.Alman"

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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	Machine-learning informed prediction of high-entropy solid solution formation:Beyond the Hume-Rothery rules显示文摘The empirical rules for the prediction of solid solution formation proposed so far in the literature usually have very compromised predictability.Some rules with seemingly good predictability were,however,tested using small data sets.Based on an unprecedented large dataset containing 1252 multicomponent alloys,machine-learning methods showed that the formation of solid solutions can be very accurately predicted(93%).The machine-learning results help identify the most important features,such as molar volume,bulk modulus,and melting temperature.	Zongrui Pei Junqi Yin Jeffrey A.Hawk David E.Alman Michael C.Gao	2020	npj Computational Materials2020，，1：	6

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