研究人员将此效应命名为纳米带磁性的magicnumber，微语并基于此效应设计了一种调控纳米带宽度而形成的边缘铁磁性交替稳定存在的新型自旋电子学器件原型。
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第一个方法：常无把猫咪提起来，看猫咪的后爪和尾巴状态。通过猫咪面相看会不会抓老鼠，自斟自饮你们觉得准不准？。因为猫咪的嗅觉非常灵敏，鸡汤所以它们能闻到很多东西，这样就能知道哪些东西是可以吃的，哪些东西是不能吃的。
看完这种说法，微语有的网友觉得很对，但大部分网友觉得不准。录精第二种方法：看猫咪肉球的颜色。
如果是的话，生无那么恭喜你，你家的猫咪可能是一只爱干的猫咪哦。
看戏看得津津有味，常无丝毫没想到过上去抓老鼠。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，自斟自饮但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
当然，鸡汤机器学习的学习过程并非如此简单。基于此，微语本文对机器学习进行简单的介绍，微语并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
2018年，录精在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。在数据库中，生无根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。
