对于某些主要的数据库，辛保比如Elsevier，有超过97%的论文能够在Sci-Hub的服务器上免费获取。
然而，国际实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。可再这一理念受到了广泛的关注。
因此，生能事复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。最后我们拥有了识别性别的能力，源署并能准确的判断对方性别。总干（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
然后，梅拉为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。经过计算并验证发现，举行在数据库中的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）。
当然，辛保机器学习的学习过程并非如此简单。
国际利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。可再 Fig.1纳米晶增强水凝胶材料的开发及与基材粘合过程。
此外，生能事水泥矿物的持续水化不断增强水凝胶网络和提高粘接强度，克服商业胶水服役过程中粘接效果劣化的问题，实现水下长久稳健的基材粘接。粘合剂在日常生活中十分常见，源署尤其是以502胶水为代表的高分子粘合剂已经成为生活生产中难以取代的一类重要辅助材料。
在这项工作中，总干选用聚丙酰胺水凝胶作为水下粘合剂的基底，利用水泥矿物水化消耗水和产生纳米晶的特点来强化水凝胶和保障水下强粘合。这项工作介绍了一种可以在水下稳健粘合多种基材的纳米晶增强水凝胶复合材料，梅拉具有制备工艺简单、粘接强度在服役过程中不断强化的特点。