文献链接：安徽Phase‐ChangeSuperlatticeMaterialstowardLowPowerConsumptionandHighDensityDataStorage:MicroscopicPicture,WorkingPrinciples,andOptimization,(AdvancedFunctionalMaterials,2018,DOI:10.1002/adfm.201803380)李贤斌副教授主持的吉林大学计算半导体物理实验室(www.ioe-jlu.cn/csp)围绕电子工业关心的半导体物理问题采用电子结构计算方法开展分析、安徽调控与设计，重点研究领域包括非易失性相变信息存储半导体的工作机理与调控、光电半导体中缺陷的导电调控能力评价、光与物质作用等问题。

如果为电子显微镜中的自动缺陷识别和分类建立一个强大而灵活的平台，电侧电力电费将可以在记录图像后甚至在图像采集过程中更快地完成分析。文献链接：直接Ageneral-purposemachinelearningframeworkforpredictingpropertiesofinorganicmaterials(npjComputationalMaterials，直接2018，DOI：10.1038/npjcompumats.2016.28)2.原子间势预测锆的相变图2研究提出的自动检测方法的示意图机器学习发现可以通过锆的新的原子间势能来预测相变。

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