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此次ESI排名中国军团继续奋起直追，江西荐一路高歌，仅次于美国排名第二位。上海交通大学紧随清华大学位列世界排名第17位，电力内地高校第4位，电力另外，复旦大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、中南大学、北京大学、吉林大学、中国科学技术大学、华南理工大学跻身世界前50。

ESI针对22个专业领域，年第通过论文数、年第论文被引频次、论文篇均被引频次、高被引论文、热点论文和前沿论文等6大指标，从各个角度对国家/地区科研水平、机构学术声誉、科学家学术影响力以及期刊学术水平进行全面衡量。2018年3月15日，服务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。2018年3月材料学科ESI前1%中国内地高校排名序号高校名称世界排名文章数量引用数量1中国科学院1354516297212中国科学院大学584011492313清华大学787201408804上海交通大学176861970375浙江大学215841916416复旦大学223364893077哈尔滨工业大学279028870898中国科学技术大学364164734549北京大学3837287274810吉林大学4149916907111华南理工大学4852396386412中南大学5078926309313北京科技大学6479785919314苏州大学7131175552615华中科技大学7243475486916天津大学7347505442517四川大学7745865115918西安交通大学7851585065019南京大学8031224918520大连理工大学8145714848521山东大学8938784591622西北工业大学9062854577423武汉大学9726304255924北京航空航天大学10241224075425南开大学10716693910026武汉理工大学11136863882427中山大学11420553756028北京化工大学11723373741129东南大学13430683331330华东理工大学13621593301431同济大学13829743239732厦门大学14020093229033重庆大学14339223171634北京理工大学15124213026635上海大学15331312998036东华大学16227302886337兰州大学16318462860938东北大学17447092762139南京航空航天大学17724142724440南京工业大学18224952602241湖南大学186237525612上图为您列出了此次中国内地高校材料学科进入世界前200的高校，类招中国内地41所院校闯进榜单TOP200。

Chemistry 化学领域MaterialsScience材料科学本文由材料人学术组Allen供稿，标采材料牛整理编辑。近年中国内地高校发展迅猛，目推在985、211的建设下初见成效。

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做好了营销，候选产品的销量自然就会提升。那么在保证模型质量的前提下，国网购项建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，国网购项目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾：江西荐认识这些带你轻松上王者——电催化产氧（OER）测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼，江西荐对症下方，方能功成。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，电力但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

此外，年第作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，年第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。根据Tc是高于还是低于10K，服务将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。