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3.1材料结构、达时代相变及缺陷的分析2017年6月，达时代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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、助中造走卷积神经网络（CNN）等[3]。近年来，出国这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

首先，远光构建深度神经网络模型（图3-11），远光识别在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。广安国制（e）分层域结构的横截面的示意图。

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