总之，山东在1-UCFe（Te，Se）/STO中探测到一个周期为λ≈3.6αFe的非公度PDW态，它位于畴壁。
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首先，证上构建深度神经网络模型（图3-11），证上识别在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。2018年，岗实在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。作者进一步扩展了其框架，山东以提取硫空位的扩散参数，山东并分析了与由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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