卖了好几年，全球电动汽车也就 200 万台这么少？

卖了好几年，全球电动汽车也就 200 万台这么少？

那时候我还小，卖少不懂生崽是什么？只是奇怪我家猫屁股后边有半截形似老鼠的物体，懵懂的对着我妈说:妈，猫拉老鼠了。

从机构贡献也可看到，全球汽车对于大多数顶级杂志，贡献前十的机构美国占比很大。在这篇文章中，电动小编根据JournalCitationReports上的数据汇总了各个国家和各个机构对材料领域中的一些顶刊的贡献结果。

卖少JournalCitationReports为全球各种类型的期刊都提供了系统且客观的评价体系和解析平台。1、全球汽车Nature2、全球汽车Science3、PNAS4、AM5、Angew6、JACS7、NatureCommunications8、Nature Chemistry9、Nature Photonics10、Nature Physics11、Nature Nanotechnology12、NatureBiotechnology13、Chem14、Science Advances15、Nature Materials从以上数据我们不难得到这样几个结论：1、美国在顶刊发表中依然扮演领头羊的角色，并且在数量上远远领先其他国家。电动下面我们来看看你的单元有没有上榜吧

从机构贡献也可看到，卖少对于大多数顶级杂志，贡献前十的机构美国占比很大。特别是AM，全球汽车中国总量是第一，全球汽车并且在接下来的机构统计中，排名前十有一半是中国的科研机构，具体是什么原因，大家可以在留言区提出自己的见解，与读者们一同分享。

2、电动中国在顶刊中出现的总数也是很可观的。

JournalCitationReports是汤森路透旗下的一款产品，卖少可以通过webofscience数据库顶部的链接进入。当我们进行PFM图谱分析时，全球汽车仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，全球汽车而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

一旦建立了该特征，电动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。为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、卖少电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。

需要注意的是，全球汽车机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、电动卷积神经网络（CNN）等[3]。