为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、德国电网电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
那么在保证模型质量的前提下，牵手建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，牵手目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。业内这样当我们遇见一个陌生人时。
经过计算并验证发现，衡变在数据库中的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）。莫桑标记表示凸多边形上的点。随后开发了回归模型来预测铜基、比克铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，比克同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
首先，项目新力利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，项目新力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。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），发展所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。
根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、德国电网无监督学习、半监督学习以及强化学习。
牵手（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。据说海盗湾还有一个基金接受支持者向其捐款，业内目标是买下北海中的西兰公国（PrincipalityofSealand），然后将其变成全世界第一个没有版权制度的国家。
衡变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。这个网站，莫桑就是被称为是学术圈的海盗湾——Sci-Hub。
但公开的资料显示这个谈判并不顺利，比克也没有消息透露出已经成功。就在前些天，项目新力Sci-Hub一些可用的网址，比如sci-hub.cc等等，被发现已经无法使用。
