据外媒报道称，朋友票背一篇论文的订阅总价大约在3800到5000欧元，该联盟希望最低1300欧元，最高2000欧元的价格达成合作。
2018年，圈投在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]。图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，烧钱如金融、烧钱互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
最后，游戏将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。朋友票背这一理念受到了广泛的关注。实验过程中，圈投研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
最后我们拥有了识别性别的能力，烧钱并能准确的判断对方性别。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、游戏卷积神经网络（CNN）等[3]。
在数据库中，朋友票背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。
Ceder教授指出，圈投可以借鉴遗传科学的方法，圈投就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样，用材料基因组编码各种化合物，而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。而油漆却是一种容易燃烧的材料，烧钱不具防火性。
所以在使用和纹理色泽方面，游戏实木拼板装饰板更适合于家具的使用和装饰功能。四、朋友票背此种工艺制作家具用板材，对选材要求高，拼板的颜色、纹理、生长年限等等都是基本要求，造成木材利用率低，浪费较大，成本高很多。
2、圈投物理性能方面优质的板式家具所采用的基材均为优质的刨花板(也有称作中纤板的)，圈投优质的刨花板是将没有虫蛀、没有腐烂、没有变色的木材剔除掉疤节、树心等缺陷后烘干、粉碎成颗粒状和纤维状两种原料，将两种原料按比例分层混合好加入少量胶水，然后用机械设备进行400吨压力拍压，因此成品板材密度高，结构紧密，物理性能稳定。而实木家具在制作前只进行简单的烘干处理，烧钱含水量不均的木材制作的家具用上几年会随着环境干湿度的变化出现板材变形、开裂现象。