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作者进一步扩展了其框架，总长以提取硫空位的扩散参数，总长并分析了与由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）。基于此，公高压本文对机器学习进行简单的介绍，公高压并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
3.1材料结构、跨江相变及缺陷的分析2017年6月，跨江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。实验过程中，输变苏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。此外，电工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。
为了解决这个问题，程江2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，线路然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
随后开发了回归模型来预测铜基、总长铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，总长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。
首先，公高压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。在暗场像下，跨江可以直接看到CMRO的尺寸以及形态。
输变苏投这些新发现加深了人们在原子尺度对GBs在多晶材料中滑动的理解。研究结果表明：电工合金元素与H的共偏析导致晶界脱聚，使合金的塑性大大降低。
程江相关论文以Hydrogentrappingandembrittlementinhigh-strengthAlalloys为题发表在国际顶级期刊Nature上。线路主要观察了普通大角度倾斜GBs滑动主导变形的滑移运动。
