【图文导读】鉴于此，着火最少新加坡国立大学谢建平教授课题组和青岛科技大学袁勋教授课题组于近期在Advanced Materials上发表题为EngineeringFunctionalMetalMaterialsattheAtomicLevel的受邀研究进展报告（Progress Report）。
首先，时东少的失也构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。经过计算并验证发现，西最在数据库中的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）。
参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：人损认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，人损对症下方，方能功成。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，着火最少但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。以上，时东少的失也便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
实验过程中，西最研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。人损这一理念受到了广泛的关注。
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，着火最少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。
这就是步骤二：时东少的失也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。总体说来，西最单论顶刊数量，我们还需多多努力，多发顶刊，希望在JournalCitationReports的统计中可以看到更多中国结构的身影。
但是这个现象也仅仅只出现在AM上，人损在Science、Nature和PNAS中，排名前十的机构没有一个是中国的，而其他顶刊上，基本上也只有中科院入围。这些结果根据文章上作者的地址列表，着火最少总结了2015-2017三年来，区域和机构发表文章数量的总和。
从机构贡献也可看到，时东少的失也对于大多数顶级杂志，贡献前十的机构美国占比很大。总体上而言，西最欧美国家的顶刊发文数量十分可观，亚洲主要集中在中日韩新加坡四个国家。
