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（c）从APT数据中截取的薄片显示2组{110}晶面，政策晶格间距为0.24nm。有些金属，联网特别是那些纳米晶金属，在室温下就可以发生明显的粗化现象，这就导致纯金属的晶粒细化非常困难。相比短程有序，行业中程有序结构更有效地与位错相互作用，实现强化与应变硬化。
同时，发展本工作使用的晶面工程结晶学降低了无源电流密度，使点蚀电位升高。本文以7xxx铝合金为研究对象，机遇通过三维原子探针(APT)对第二相颗粒和晶界处的H进行了近原子尺度的分析。
带路能源互研究表明：该合金在室温下表现出较高的弹性应变极限(约2%)和极低的内耗。
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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、行业卷积神经网络（CNN）等[3]。当然，发展机器学习的学习过程并非如此简单。