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首先，国企构建深度神经网络模型（图3-11），国企识别在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。首先，优势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。
发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），明显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）。经过计算并验证发现，布局在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，国企详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
3.1材料结构、优势相变及缺陷的分析2017年6月，优势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。有很多小伙伴已经加入了我们，明显但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。
以上，布局便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。
那么在保证模型质量的前提下，国企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，国企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。利用DJ型2D钙钛矿材料制备的PSC，优势不仅光电转换效率达到13.3%，高于相同条件下制备的RP型2DPSC的效率，而且其器件稳定性也显著提高。
图六、明显MAPbI3、(PA)2(MA)3Pb4I13和(PDA)(MA)3Pb4I13基器件的稳定性测试（A）室温空气中。布局（F）50个(PDA)(MA)3Pb4I13基器件的效率分布直方图。
【成果简介】最近，国企中科院大连化学物理研究所的郭鑫研究员和李灿院士（共同通讯作者）团队报道了通过引入两端含有氨基基团的有机阳离子，国企去除RP型2D钙钛矿层间的范德华相互作用，得到Dion-Jacobson(DJ)型2D层状钙钛矿材料。优势（C）基于(PDA)(MA)3Pb4I13的电池的横截面SEM图。
