尽管总数量令人可喜，惠州混合但是其中独立研究的工作却仅有6篇，这说明我们国家的独立科研水平能力还有待提高。
大亚（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、湾天辅助多维材料表征、湾天获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
经过计算并验证发现，然气燃料1燃在数据库中的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）。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，氢气然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。并利用交叉验证的方法，惠州混合解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。
作者进一步扩展了其框架，大亚以提取硫空位的扩散参数，大亚并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。首先，湾天利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，湾天降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。
然后，然气燃料1燃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。
此外，氢气随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。惠州混合ProjektDEAL提出了一种论文费用的计算方法：德国研究机构第一作者论文数量×合理的论文单价=支付给出版商的费用。
据外媒报道称，大亚一篇论文的订阅总价大约在3800到5000欧元，该联盟希望最低1300欧元，最高2000欧元的价格达成合作。但公开的资料显示这个谈判并不顺利，湾天也没有消息透露出已经成功。
但是，然气燃料1燃至少，期刊订阅正在改变……材料人专栏作者雨桐撰写，材料人编辑整理。（数据来源：氢气联合抵制Elsevier，氢气科学家们出尔反尔）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。
