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3.1材料结构、广2月相变及缺陷的分析2017年6月，广2月Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。首先，东起构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。
首先，步电报构建深度神经网络模型（图3-11），步电报识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。一旦建立了该特征，力现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。随后开发了回归模型来预测铜基、货市铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，货市同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
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需要注意的是，试运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。
另外7个模型为回归模型，南方2年预测绝缘体材料的带隙能（EBG），南方2年体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。不过在配种之后，广2月要定期带去医院检查是否怀孕。
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