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然而，浙江之道实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。成立标记表示凸多边形上的点。

然后，白马采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

首先，湖实构建深度神经网络模型（图3-11），湖实识别在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。虽然利用各种原位和非原位实验技术对GB介导的变形进行了研究，验室但GB滑移所采用的原子尺度过程仍不清楚，验室这主要是因为缺乏直接的高分辨率实验观测。

在过去的几年中，碳寻原位原子分辨实验取得了迅速的进展。浙江之道一般的高角度倾斜GB在原子尺度上很少是平坦的。

初始GB片段的放大Cs-TEM图像显示左侧(GL)和右侧(GR )晶粒均与110区轴对齐，成立因此白点代表110的投影原子柱（图1I）。这些模拟表明，白马通过GB和相邻晶格之间的结构单元转换，GB滑动和迁移之间存在很强的耦合，这种耦合允许在GB结构没有变化的情况下滑动。