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计算机监利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。首先，统通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。目前，过出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。
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作者进一步扩展了其框架，口水控系以提取硫空位的扩散参数，口水控系并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
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统通制备出多种具有特殊功能的仿生超疏水界面材料。1992年作为中日联合培养的博士生公派去日本东京大学学习，过出师从国际光化学科学家藤岛昭。
实验结果进一步证实了这种调节是可行的，厂验从而可以建立电荷转移与催化之间的关系。该研究为多孔材料和智能除湿材料的设计提供了一条新途径，龙开在生物医学材料、先进功能纺织品、工程除湿材料等方面具有广阔的应用前景。
