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因此,电网也就出现了Sci-Hub的网址东躲西藏的局面。对于某些主要的数据库,月电易计比如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,力交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,西藏也没有消息透露出已经成功。Sci-Hub有多火?在7月份,电网宾夕法尼亚大学DanielHimmelstein及其同事研究发现,电网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,月电易计但是都很快恢复,生命力顽强。力交其余的37%确实只在非Elsevier出版的期刊上发表论文。
要说起海盗湾,西藏那也是个传奇。
考虑到付费墙的存在,电网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,月电易计期待您的加入。
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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,电网如金融、电网互联网用户分析、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。月电易计这样当我们遇见一个陌生人时。
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