山西市场相关成果以Achievinginsitu DynamicFluorescenceinthe SolidStateThroughSynergizingCavitiesofMacrocycleandChannelsofFramework为题发表在ACSMaterialsLetters上。
首先，电力度信电量构建深度神经网络模型（图3-11），电力度信电量识别在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。利用k-均值聚类算法，年年0年根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。
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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），山西市场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）。
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