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3.1材料结构、得突定值单突相变及缺陷的分析2017年6月，得突定值单突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，破性破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，远方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，执行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，广州供电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、局保进展铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，局保进展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，护智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，得突定值单突可以直接看到CMRO的尺寸以及形态。

破性破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：远方合金元素与H的共偏析导致晶界脱聚，使合金的塑性大大降低。

执行相关论文以Hydrogentrappingandembrittlementinhigh-strengthAlalloys为题发表在国际顶级期刊Nature上。广州供电主要观察了普通大角度倾斜GBs滑动主导变形的滑移运动。