去年，济南北京大学生命科学学院研究员李晟等人发表在《自然-生态与演化》的一篇研究报告（Retreatoflargecarnivoresacrossthegiantpandadistributionrange），济南展示了大型食肉动物在野生大熊猫分布区减少的大趋势，研究认为，不应过度依赖于单一物种保护策略来保护某地区的生物多样性。

作者进一步扩展了其框架，号汽回以提取硫空位的扩散参数，号汽回并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。利用k-均值聚类算法，油重元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。

济南机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。首先，号汽回根据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，油重元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。

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此外，油重元作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，油重元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。

济南图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。近年中国内地高校发展迅猛，号汽回在985、211的建设下初见成效。

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