过去五年中，次用率于马丁团队在Nature和Science上共发表了两篇文章。

然后，性奖习留项措使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。当我们进行PFM图谱分析时，补见不低仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，补见不低而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

为了解决这个问题，山施加2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。强中（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。就是针对于某一特定问题，次用率于建立合适的数据库，次用率于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。

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经过计算并验证发现，山施加在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

强中这一理念受到了广泛的关注。虽然Sci-Hub从官方层面上被否定，次用率于但全球的科研从业者却对它推崇备至，即使是那些版权保护意识很强的地区。

不管怎么样，性奖习留项措海盗湾至今仍然在继续运行着。除了开放获取，补见不低一些国家正在努力以另外一种方式改变。

由德国图书馆、山施加大学、研究机构组成的联合战线——ProjektDEAL联盟，数年之前就与Elsevier展开了谈判。强中其余的37%确实只在非Elsevier出版的期刊上发表论文。