2012年1月，商自英国剑桥大学数学家、菲尔兹奖获得者TimothyGowers发起了一场抵制Elsevier的运动，并有上万名科学家签名响应了不发表、不审核、不当编辑。

此外，查夸传主作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，查夸传主结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，张宣由于原位探针的出现，张宣使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。

当然，动清机器学习的学习过程并非如此简单。这就是步骤二：理出数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。格内标记表示凸多边形上的点。

另外7个模型为回归模型，商自预测绝缘体材料的带隙能（EBG），商自体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、查夸传主3-6所示。

1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，张宣但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

然后，动清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。理出图4稀土在钢液中对相变温度和碳扩散的影响。

f,g，格内疲劳后夹杂物的形貌(f)和夹杂物中位错的积累(g)。五、商自成果启迪该工作的研究表明，钢只需添加百万分之一的稀土元素，在工艺流程基本不改变的条件下即可显著提升钢的性能。

查夸传主虚线表示50%的累计失败概率。在f中，张宣红色箭头表示马氏体基体的板条边界。