内蒙元表面元素的散射特性可以通过虚构的电（Js）和磁（Ms）表面电流来模拟。
古电革(b)镍箔快速焦耳加热升降温曲线以及加热实物图。通过焦耳加热和前驱体调节技术，力数可以快速合成具有新组分组合(MgFeCoNiZn)O的HERSO。
再者，字化正d带中心的计算结果表明(MgFeCoNiZn)O的Fe、Co的d带中心相对于单元氧化物有着上移的现象，这与其活性增加有着相互联系。(g-i)(MgFeCoNiZn)O中的Fe−Kedge、掀起效率Co−Kedge、Ni−Kedge的EXAFS数据和FeO、CoO、NiO比较。合成的HERSO-(MgFeCoNiZn)O与一元岩盐氧化物和商用IrO2相比，内蒙由于其具有多个活性位点以及不同元素之间的协同作用，显示出很高的OER活性。
DOS数据表明(MgFeCoNiZn)O具有更加连续的电子态密度和电子结构，古电革这可能使得电催化各个中间产物的吸附更加连续。焦耳加热技术还展示了其他高熵氧化物的普适合成，力数包括HERSO-(MgMnCoNiZn)O、HESO-(MgMnCoNiZn)Fe2O4和(CrMnFeCoNi)3O4-x、HEPO-La(CrMnCoCoNi)O3-x。
总结我们开发了一种新的基于镍箔的焦耳加热合成方法，字化正用于快速合成高熵氧化物。
(a-c)(CrMnFeCoNi)3O4-x的TEM和HRTEM图像、掀起效率XRD图谱、元素分布。内蒙这一理念受到了广泛的关注。
古电革这样当我们遇见一个陌生人时。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，力数来研究超导体的临界温度。
近年来，字化正这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。然后，掀起效率采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。