在热解过程中，发改表面上和包裹在CNT内部的Ni颗粒会热扩散到包裹CNT的N掺杂的多孔碳基质中，从而实现Ni–N配位

比旧时代，源局印部分参数连CRT都打不过，真是呜呼哀哉。虽然OLED有非常棒的黑位，推进但暗部细节往往就是一片黑，这点就不如液晶做得好。

因此，并网办法液晶电视的画质其实并不差，取代CRT、等离子在市场上笑傲了那么多年，还逼得OLED至今都没有打入主流市场，自有它的过人之处。反正全高清就足够了，型微也没多少4K片源给你看。你现在能够以千元的价格买到一台还凑合的大屏电视，电网这在上世纪90年代是难以想象的。

总之，建设OLED电视的先天条件是很不错的，被誉为下一代显示技术自然有它的道理。这说起来就有些麻烦了，试行估计你们也会头晕。

归根结底，发改液晶电视是在价格和画质之间取得了妥协。

这样看来，源局印OLED电视简直完虐液晶电视嘛。通过调节改变铁铬镍与锆铜的比例从富铁铬镍到富锆铜，推进模型预测合金相将产生由固溶体，推进固溶体+金属间化合物，金属间化合物+非晶相，到非晶相的转变。

首先，并网办法研究人员从热力学和统计学的角度出发，并网办法选取十三种参数作为机器学习输入特征量，以是否存在固溶体、金属间化合物或非晶相作为二分类标签，采用了人工神经网络（图1）、卷积神经网络（图2）和支持向量机等多种模型进行分类训练，得到的模型预测准确度介于95.6%至98.9%之间。引言高熵合金一般是指由五种或五种以上元素以近等原子比形成的一类合金，型微近年来因其优良的性能受到广泛关注与研究。

据此，电网人们一方面可以评估、验证已有的设计准则，另一方面也拓展出新的值得重视的热力学参量，这些参量一起作用使得预测模型达到高精度。图文导读图1.人工神经网络机器学习模型简图图2.卷积神经网络机器学习模型简图图3.基于人工神经网络的参量灵敏度量图表(a)非晶相灵敏度量图表(b)金属间化合物灵敏度量图表(c)固溶体灵敏度量图表图4.电弧熔炼铜模铸造铁铬镍锆铜系统合金的表征(a)X射线衍射标定图(b)扫描电镜能谱成分分析图(c)机器学习模型预测结果与实际实验结果对比图，建设其中颜色表示模型预测结果，建设符号表示实际实验结果图5.铁铬镍锆铜系统条带和薄膜结构表征(a)合金条带X射线衍射结果标定图(b)合金薄膜扫描电镜能谱成分分析图(c)合金薄膜X射线衍射结果标定图总结该项工作基于三种机器学习算法训练得到的高精度结果，提出了灵敏度量的概念，对已有的相设计准则进行了定量评估，对新设计的参量的作用进行了探索，探讨了新参量的热力学意义，并证明了机器学习方法在解决材料问题方面强大的能力。