德企巨头西门子：缘何近200年间长盛不衰？（图集）

问卷涵盖一系列问题，德企探究消费者对各个国际企业的信任、尊重、好感和钦佩度。

因此，巨头间长集也就出现了Sci-Hub的网址东躲西藏的局面。对于某些主要的数据库，西门比如Elsevier，有超过97%的论文能够在Sci-Hub的服务器上免费获取。

向作者而非订阅者收费的模式，何近就决定了一个期刊的收入取决于发表的文章数。但公开的资料显示这个谈判并不顺利，盛不衰图也没有消息透露出已经成功。Sci-Hub有多火？在7月份，德企宾夕法尼亚大学DanielHimmelstein及其同事研究发现，德企Sci-Hub能够直接获取三分之二以上的学术论文，远远高于研究者Himmelstein的预期。

虽然服务器几经停机，巨头间长集但是都很快恢复，生命力顽强。西门其余的37%确实只在非Elsevier出版的期刊上发表论文。

要说起海盗湾，何近那也是个传奇。

考虑到付费墙的存在，盛不衰图Sci-Hub具备有直接获取订阅式期刊上85%的已发表论文。我在材料人等你哟，德企期待您的加入。

经过计算并验证发现，巨头间长集在数据库中的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）。就是针对于某一特定问题，西门建立合适的数据库，西门将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。

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，何近如金融、何近互联网用户分析、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。盛不衰图这样当我们遇见一个陌生人时。