最后我们拥有了识别性别的能力，博海并能准确的判断对方性别。

拾贝阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。差生（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

2018年，文具在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。对错误的判断进行纠正，博海我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。首先，拾贝根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。

然后，差生为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。文具图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

然而，博海实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

拾贝我们便能马上辨别他的性别。（3）国家除了前面所介绍的以机构为主题的special issue，差生很多期刊上也不少以国家为主题的special issue。

这个系列是对Paul的成就，文具他自己的研究，700多篇论文和众多奖项和奖学金的庆祝，也是对他曾经热衷于帮助他人，推广优秀的科学的褒奖。（1）机构介绍这种special issue通常在研究机构内征稿，博海所有的文章均来自这一研究机构。

这些论文反映了PhilipPower广泛的兴趣和研究倾向，拾贝以及他提供了一系列有用的评论。差生specialissue通常是指围绕某个特定主题的征稿活动。