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)。
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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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