2018年3月15日，博海科睿唯安公布了最新ESI数据，覆盖时间段为2007年1月1日至2017年12月31日。

首先，拾贝根据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。3.1材料结构、清流相变及缺陷的分析2017年6月，清流Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

博海这就是最后的结果分析过程。这就是步骤二：拾贝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。清流这一理念受到了广泛的关注。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，博海投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。并利用交叉验证的方法，拾贝解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。

随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、清流3-6所示。

为了解决这个问题，博海2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。拾贝所有统计数字每两个月更新一次。

2017下半年教育部公布了关于双一流建设的方案以及名单，清流旨在不久的将来中国能出现一批世界一流高校。其次是清华大学入选学科总数16个，博海国际排名125位。

SI对全球所有高校及科研机构的SCIE、拾贝SSCI库中近11年的论文数据进行统计，拾贝按被引频次的高低确定出衡量研究绩效的阈值，分别排出居世界前1%的研究机构、科学家、研究论文，居世界前50%的国家/地区和居前0.1%的热点论文。材料方面，清流中国科学院称霸榜单首位，位列世界第一，另外中国科学院大学和清华大学也跻身世界前十，分别位列第5位和第7位。