2012年1月，那些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，看起作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，看起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，光丽的路由于原位探针的出现，光丽的路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，鲜亮机器学习的学习过程并非如此简单。这就是步骤二：照片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。后都标记表示凸多边形上的点。

另外7个模型为回归模型，那些预测绝缘体材料的带隙能（EBG），那些体积模量（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、看起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，光丽的路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，鲜亮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。照片图4稀土在钢液中对相变温度和碳扩散的影响。

f,g，后都疲劳后夹杂物的形貌(f)和夹杂物中位错的积累(g)。五、那些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。

看起虚线表示50%的累计失败概率。在f中，光丽的路红色箭头表示马氏体基体的板条边界。