峡长相关研究成果以ASuperlattice-StabilizedLayeredOxideCathodeforSodium-IonBatteries为题发表在Adv.Mater.上。

有这样一个网站，江电基于一些众所周知的原因，它的网址经常性地发生变化。统计显示，力绿近9000种SCI期刊中，OA期刊的比例仅为10.5%，特别是SCI期刊品种数最多的美国，OA期刊的比例仅为4.3%。

这个网站，电绿就是被称为是学术圈的海盗湾——Sci-Hub。不过，氢示这种威胁是不是能影响到Elsevier也不好说。大力推广开放获取的欧盟，范项这一比例也仅为12.0%(不计英国则是11.4%)（数据来源：范项开放获取：决心与现实——SCI期刊的OA刊比例及国别统计）而在开放获取实际运用过程中，也催生了一些负面影响。

简单来说，工程这种方式是德国组成了一个联盟，以联盟的形式跟出版商要一个批发价，从而实现学术期刊上德国作者的论文可以开放获取。今年10月，总承5位科学家从Elsevier辞去编辑职位，ProjektDEAL的联盟的多位领导人警告称，这5人只是众多准备从爱思唯尔辞职的第一批科学家。

就在前些天，包招标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。

但从全球范围来看，峡长历经多年的呼吁和推行，开放获取并没有形成主流。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、江电电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、力绿辅助多维材料表征、力绿获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。近年来，电绿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。

利用k-均值聚类算法，氢示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。目前，范项机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。