源于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。

小题(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，源于可以快速合成具有新组分组合(MgFeCoNiZn)O的HERSO。

再者，小题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、源于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，小题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，源于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，小题包括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，源于用于快速合成高熵氧化物。

(a-c)(CrMnFeCoNi)3O4-x的TEM和HRTEM图像、小题XRD图谱、元素分布。源于这一理念受到了广泛的关注。

小题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，源于来研究超导体的临界温度。

近年来，小题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，源于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。