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同时，出让AI模型与实验可以互相携手进步，出让AI对实验操作的建议可以使得科学家更高效地获得高性能材料配方，同时更多的实验数据能够返回并补充训练数据库从而使AI更加精准，构成了完整的闭合研发循环。相关成果以Applyingmachinelearningtoboostthedevelopmentofhigh-performancemembraneelectrodeassemblyforprotonexchangemembranefuelcells为题，不再于2021年2月8日在《材料化学学报A》（JournalofMaterialsChemistryA）上作为封面文章（insidecover）发表。由图2a可见，裸奔阴极铂载量，裸奔催化剂质量活性、催化剂金属百分比与施加的背压被列为最重要的五个实验参数，这与长久以来同领域专家达成的见解非常吻合。

实际上，全防企业对于不同的数据集与任务类型，最适宜算法的种类和超参数设置往往是不一样的。例如，护专决策树在没有人工干涉的情况，护专基于大数据训练提出了239.95mAmg-1 与436.5mAmg-1的质量活性决策边界，分别与常见市售的商业碳载铂氧还原催化剂和DOE指定的性能指标不谋而合。

承担多项国家重点专项课题、用套用户国家自然科学基金以及江苏省杰出青年基金等项目。

另一方面，出让正是由于对MEA评估的参数非常复杂，出让导致即使是最有经验的研究者也难以基于宝贵的实验数据来建立准确的数据驱动的高维模型以有效地关联诸多变量以提出下一步优化的参数建议。结果在2016年的一项调查中发现，不再研究结果显示，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。

因此部分开放期刊为了增加收入，裸奔对发表文章的质量把关不严，影响了期刊的声誉，从而导致了优秀文章并不愿意往开放期刊上投。不仅仅是Sci-Hub在以一种罗宾汉的方式来对抗目前的期刊订阅状态，全防企业国际主流科学界同样也在推行开放获取，试图改变当下的状态。

虽然Sci-Hub从官方层面上被否定，护专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。用套用户其余的37%确实只在非Elsevier出版的期刊上发表论文。