首先，甘肃构建深度神经网络模型（图3-11），甘肃识别在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。
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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），展规所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。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、甘肃电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。
兰州兰州利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。首先，印发业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。
