高熵陶瓷机器学习流程主要包括数据集收集、故障感知特征工程、模型训练与选择、模型部署、实验验证和数据集补充。
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并且通过上移d带中心提高Nid态轨道的能级,监视用时也通过降低*H中间体的电子转移数,加速氢吸附-脱附-复合过程,促进*OH的吸附-脱附。故障感知具有两种Ni-N配位的Ni(OH)2@NiNx-C的原子结构模型。