不过在配种之后，真相要定期带去医院检查是否怀孕。

个疫知这两种高熵陶瓷在锂离子电池应用方面具有一定前景和优势。对(MgCoNiCuZn)O的磁有序的研究首先是在薄膜中进行的，图科其动机是检测三种化合物（CoO、NiO和CuO）的反铁磁性。

有两项研究使用了不同的钴氧化物前驱体:岩盐CoO和尖晶石Co3O4在高温条件下合成了单相岩盐(MgCoNiCuZn)O，普最这说明热处理是克服结构失配的必要手段。含硅涂层可以改善细胞附着性和生存能力，新防其中(HfNbSiTiZr)C是被测试的生物相容性最好的材料4.未来方向1）互反系统中，新防阳离子和阴离子亚晶格的独立溶解度使得它们成为构型无序，除了增加熵外，还可以进一步扩大组成空间。硅衬底上非常薄(~10nm或更少)的氮化物薄膜通常具有非晶结构并嵌入fcc纳米晶，真相其中晶界的缺乏有助于减缓扩散。

个疫知发现Al 2(CoCrCuFeNi)O和(AlCrTaTiZr)O膜的硬度值在可用氧化膜中最高;二元氧化膜很少超过20GPa。各种各样的结合环境提供了一种能很好地容纳反应物和中间体的吸附能分布，图科包括那些在常规环境中难以使用的反应物和中间体。

(AlCrTaTiZr)N是第一个形成单相晶体结构的化合物，普最这些体系是当今高熵陶瓷的重要前身。

力学性能可以通过不同尺寸的元素(固溶强化)引起的晶格畸变增强，新防也可以通过纳米颗粒阻碍位错运动(Hall-Petch强化)增强。一旦建立了该特征，真相该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。

随后开发了回归模型来预测铜基、个疫知铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，个疫知同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，图科但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、普最卷积神经网络（CNN）等[3]。最后，新防将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。