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首先，百货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。实验过程中，全部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。作者进一步扩展了其框架，玩意以提取硫空位的扩散参数，玩意并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

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那么在保证模型质量的前提下，玩意建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，玩意目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

再者，百货随着计算机的发展，百货许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。为了解决上述出现的问题，全部结合目前人工智能的发展潮流，全部科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

然后，玩意使用高斯混合模型对检测到的缺陷结构进行无监督分类（图3-12），并显示分类结果可以与特定的物理结构相关联。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、百货辅助多维材料表征、百货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。

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