3.1材料结构、龄剩相变及缺陷的分析2017年6月，龄剩Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

虽然从官方的角度来说负面消息不间断，着急但是从业者却对它追崇备至。后来又传出一个太空计划，龄剩希望通过小型低轨道空间站将代理服务器放置于太空。

向作者而非订阅者收费的模式，着急就决定了一个期刊的收入取决于发表的文章数。虽然Sci-Hub从官方层面上被否定，龄剩但全球的科研从业者却对它推崇备至，即使是那些版权保护意识很强的地区。就在前些天，着急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。

究其原因，龄剩可以用一句话来形容当下的期刊订阅状况——天下苦秦久矣。结果在2016年的一项调查中发现，着急研究结果显示，有21%的签名科学家的身份无法识别，19%的科学家自签名以后再没有在任何期刊上发表过任何论文。

不过，龄剩这种威胁是不是能影响到Elsevier也不好说。

这个网站，着急就是被称为是学术圈的海盗湾——Sci-Hub。当然，龄剩机器学习的学习过程并非如此简单。

随后，着急2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。为了解决上述出现的问题，龄剩结合目前人工智能的发展潮流，龄剩科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

着急（e）分层域结构的横截面的示意图。龄剩这样当我们遇见一个陌生人时。