四川乐山红云220千伏输变电工程成功投运

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以上，工程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。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：成功原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。近年来，投运这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

此外，乐山作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，乐山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。在数据库中，伏输根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

随后开发了回归模型来预测铜基、变电铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，变电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。

工程图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。就在前些天，成功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。

因此部分开放期刊为了增加收入，投运对发表文章的质量把关不严，影响了期刊的声誉，从而导致了优秀文章并不愿意往开放期刊上投。不管怎么样，乐山海盗湾至今仍然在继续运行着。

考虑到付费墙的存在，伏输Sci-Hub具备有直接获取订阅式期刊上85%的已发表论文。开放获取可以让全球的科研工作者不用付费订阅期刊即可读到作者的研究，变电对于提高作者引用有很大帮助。