（数据来源：北极联合抵制Elsevier，北极科学家们出尔反尔）从目前来看，开放获取仍然不是主流，Sci-Hub也在官方层面上得不到承认，能不能持续存在下去也是一个很大的挑战。
就是针对于某一特定问题，星杯选建立合适的数据库，星杯选将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。一旦建立了该特征，光伏该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。
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图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：北极原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。随后开发了回归模型来预测铜基、星杯选铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，星杯选同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，光伏举个简单的例子：光伏当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
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然而，星杯选由于形成不受控制的晶粒取向、缺陷和杂质，常规的生长和合成策略（化学气相沉积等）不能制备出优异的原子级SnS。（d）针对多个单元晶格厚SnS层，光伏不同波长测量的光电流在NIR区域有最大响应。
