首先，世园要让2个月大的小狗爬楼梯，最重要的是训练。
此外，摆渡目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、车免辅助多维材料表征、车免获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
此外，费乘作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，费乘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。然而，世园实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。这就是步骤二：摆渡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。
并利用交叉验证的方法，车免解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。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、费乘电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
此外，世园随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
当我们进行PFM图谱分析时，摆渡仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，摆渡而不能发现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。Matter的首任创刊主编为StevenW.Cranford博士，车免他先后毕业于加拿大纽芬兰纪念大学、美国斯坦福大学和美国麻省理工学院。
其中，费乘Review类文章分别为13和45篇，Article类文章则为82和177篇。不过，世园对于新刊而言，第一个较高的影响因子会对期刊未来的投稿/出版比例、投稿/送审比例有影响，从而影响期刊的持续发展。
在此前的采访中，摆渡Cranford主编对Matter的定位是：Matter将会选择与最受欢迎的期刊，例如NatureMaterials竞争。ACS官方公众号对其的中文表述为：车免旗舰材料期刊ACSMaterialsLetters发表快报类论文，车免追求材料新颖，突破，学科交叉，关注人类急需解决的安全、能源、环境等领域的重大问题。
