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【Nature、靓泉Science发文情况】本次调查报告以WebofScience为检索工具，在2014年到2018年，中国高校参与及合作研究共在Nature和Science上发表101篇材料类文章。粉黛2005年入选中国科学院百人计划。过去五年中，草花城秋马丁团队在Nature和Science上共发表了两篇文章。

毫无疑问中科院排名居首高达18篇，海扮清华大学和北京大学紧随其后。靓泉(4)生物医学传感与治疗。

令人比较诧异的是上海科技大学，粉黛发文数量也达到6篇。

尽管总数量令人可喜，草花城秋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。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，海扮但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。

此外，靓泉作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，靓泉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3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，粉黛如金融、粉黛互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

草花城秋（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。利用k-均值聚类算法，海扮根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。