（数据来源：内蒙联合抵制Elsevier，内蒙科学家们出尔反尔）从目前来看，开放获取仍然不是主流，Sci-Hub也在官方层面上得不到承认，能不能持续存在下去也是一个很大的挑战。

就是针对于某一特定问题，古电建立合适的数据库，古电将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。一旦建立了该特征，力集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。

本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，团推详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。3.1材料结构、动工相变及缺陷的分析2017年6月，动工Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。随后，程建2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：设数原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。随后开发了回归模型来预测铜基、字化转型铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，字化转型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。

图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，内蒙举个简单的例子：内蒙当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。

我在材料人等你哟，古电期待您的加入。力集（d）样品的HR-TEM图像显示与（040）平面匹配的2.8Å间距。

对比最先进的商用光电探测器，团推该宽频光电探测器的品质指标具有超过三个数量级的响应度。【小结】综上所述，动工作者提出了一种利用熔融Sn在传统基板上的vdW转移，可重复合成大面积单个和多个单元晶格厚SnS层的方法。

然而，程建由于形成不受控制的晶粒取向、缺陷和杂质，常规的生长和合成策略（化学气相沉积等）不能制备出优异的原子级SnS。（d）针对多个单元晶格厚SnS层，设数不同波长测量的光电流在NIR区域有最大响应。