系统方面，济南采用了VIDAA4.0智能系统。
随后开发了回归模型来预测铜基、开元铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，开元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，隧道构建深度神经网络模型（图3-11），隧道识别在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。
南洞阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10（a~d）由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。另外7个模型为回归模型，展露预测绝缘体材料的带隙能（EBG），展露体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。随后，新颜2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。
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