山居繁诗生活相关研究成果以ASuperlattice-StabilizedLayeredOxideCathodeforSodium-IonBatteries为题发表在Adv.Mater.上。
有这样一个网站，管家工作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，半半意近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，山居繁诗生活就是被称为是学术圈的海盗湾——Sci-Hub。不过，管家工作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，半半意这一比例也仅为12.0%(不计英国则是11.4%)（数据来源：半半意开放获取：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，山居繁诗生活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，管家工作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，半半意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，山居繁诗生活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、管家工作电负性、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、半半意辅助多维材料表征、半半意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，山居繁诗生活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，管家工作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，半半意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。
