对于低Te含量的样品(x=0.4、公告0.3、0.2、0.16和0.13)，费米能级处于B值较大的局域态(图3A)。
目前，服务机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、专项辅助多维材料表征、专项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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为了解决这个问题，专项2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。经过计算并验证发现，备案在数据库中的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）。
再者，公告随着计算机的发展，公告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。
3.1材料结构、服务相变及缺陷的分析2017年6月，服务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。专项SDA分子在制备的纳米管中的确切排列目前尚不清楚。
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大多数多晶3D周期沸石的晶体结构，服务无论是从3D电子衍射还是PXRD都已确定。与2D和3D沸石一样，专项沸石纳米管在高温煅烧下是稳定的。
