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Signed-off-by: 葛峻恺 <202115006@mail.sdu.edu.cn>

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 ###  4. 反演预测与时深转换 
 
-步骤8: 运行 Prediction.py    使用训练好的模型对实测数据进行预测反演。
+步骤8: 运行 8_prediction.py    使用训练好的模型对实测数据进行预测反演。
 
-步骤9: 运行 7_network_train.py    将时间域反演结果转换为深度域结果。
+步骤9: 运行 9_time_depth_convert.py    将时间域反演结果转换为深度域结果。
 
 
-### 🙏 Acknowledgements
+### 🙏 🙏 致谢
 
-We sincerely thank the developers of the following open-source tools used in this project:
+我们诚挚地感谢本项目中使用的以下开源工具的开发者：
 
-- **gprMax**: An open-source electromagnetic wave simulation software widely used for Ground Penetrating Radar (GPR) modeling and research.  
-- **readgssi**: An open-source Python tool designed to read and process GPR data collected by GSSI equipment.
+- **gprMax**: 一款开源的电磁波仿真软件，广泛应用于探地雷达（GPR）建模与科研领域。
+- **readgssi**: 一款开源的 Python 工具，用于读取和处理 GSSI 设备采集的探地雷达数据。
 
-Both gprMax and readgssi are licensed under the GNU General Public License v3 (GPL-3.0), a strong copyleft license approved by the Open Source Initiative (OSI), and widely used in global and Chinese open-source communities.
+gprMax 和 readgssi 均遵循 GNU 通用公共许可证第 3 版（GPL-3.0）。该许可证由开源促进会（OSI）批准，属于强传染性的开源协议，已在全球及中国的开源社区中被广泛采用。
 
-We are grateful for their contributions to the scientific and open-source ecosystem.
+我们感谢这些工具的开发者为科学研究与开源生态系统所作出的贡献。
 
 
 ### 📝 参考文献