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此外，斯拉作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，斯拉结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。然而，血亏实验产生的数据量、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。这就是步骤二：车新从暴数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。

并利用交叉验证的方法，江湖解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。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、被特电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

此外，斯拉随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。

当我们进行PFM图谱分析时，血亏仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，血亏而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。Matter的首任创刊主编为StevenW.Cranford博士，车新从暴他先后毕业于加拿大纽芬兰纪念大学、美国斯坦福大学和美国麻省理工学院。

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在此前的采访中，斯拉Cranford主编对Matter的定位是：Matter将会选择与最受欢迎的期刊，例如NatureMaterials竞争。ACS官方公众号对其的中文表述为：血亏旗舰材料期刊ACSMaterialsLetters发表快报类论文，血亏追求材料新颖，突破，学科交叉，关注人类急需解决的安全、能源、环境等领域的重大问题。