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利用海量-深度-智能圖形數(shù)據(jù)指導(dǎo)材料設(shè)計 發(fā)布時間:2018-04-25   瀏覽量:1612次

Big–deep–smartdata in imaging for guiding materials design

Sergei V. Kalinin,Bobby G. Sumpter and Richard K. Archibald

Nature materials,Progress article. 2015


摘要

管理迄今最佳的圖像大數(shù)據(jù)、深度數(shù)據(jù)和智能數(shù)據(jù)能夠加速先進功能材料的設(shè)計和應(yīng)用。在本文中我們討論了利用圖像大數(shù)據(jù)及其分析方法在材料設(shè)計中的新的機遇,也包括了它們的局限性,在材料中的實際效益。我們特別關(guān)注這些工具是如何幫助我們挖掘新的發(fā)現(xiàn)。這些方法特別適合用于探索原子成像、建模和其數(shù)據(jù)分析方法的持續(xù)改進。

文章部分附圖

1:理解材料結(jié)構(gòu)和功能的橋接理論和圖像。

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2:圖像分析中的大數(shù)據(jù)。原子分辨成像和光譜的大數(shù)據(jù)和圖像分析開辟了一條從結(jié)構(gòu)圖中系統(tǒng)提取空間分布信息、相關(guān)光譜成像和可視化的通道,最終獲得每個空間位置的結(jié)構(gòu)和功能數(shù)據(jù)。

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3:深度數(shù)據(jù)方法支持科學(xué)家建立或改進理論、模擬和試驗之間的連接,包括從理論上填充缺失的實驗特性,通過理論預(yù)測去噪或消除異常值,建立通過晶粒粗化、參數(shù)空間壓縮和機器學(xué)習(xí)方法測量和模擬微觀描述符來確定宏觀性能的方法。

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4:設(shè)想的一種材料發(fā)現(xiàn)的智能數(shù)據(jù)方法。這是專家與實驗儀器之間的主動反饋(i),為自動專家系統(tǒng)的提供訓(xùn)練輸入(ii),隨后自動進行數(shù)據(jù)解釋(iii)。該系統(tǒng)還可以通過引用網(wǎng)絡(luò)和語義文本內(nèi)容的相關(guān)分析和隨后的知識集成來探索現(xiàn)存分析中包含的信息。

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   隱石檢測擁有一批在業(yè)內(nèi)取得顯著成就的專業(yè)技術(shù)人員,在行業(yè)內(nèi)有著豐富的檢測經(jīng)驗。秉承著專注、專業(yè)、高效、想客戶所想的理念,公司積極增加項目和完善更先進的測試儀器設(shè)備,保障每一個檢測,分析,研發(fā)任務(wù)優(yōu)質(zhì)高效的完成。同時通過專業(yè)所長,為全球數(shù)萬家優(yōu)質(zhì)客戶提供最及時的行業(yè)技術(shù)標準信息,和更高精尖的分析檢測解決方案。

  隱石檢測分別成立了閥門實驗室,腐蝕實驗室,金相實驗室,力學(xué)實驗室無損實驗室,耐候老化實驗室。從事常壓儲罐檢測,鍋爐能效檢測,金屬腐蝕檢測,應(yīng)力應(yīng)變檢測無損探傷檢測,機械設(shè)備檢測,金相分析石墨烯納米材料檢測,水質(zhì)檢測油品檢測涉及的服務(wù)范圍已廣泛覆蓋到鋼鐵材料,有色金屬材料,石油化工設(shè)備,通用機械設(shè)備,冶金礦石,建筑工程材料、航空航天材料,高鐵船舶材料,汽車用零部件、非金屬材料,電子電工產(chǎn)品等各個領(lǐng)域,并獲得了CMA和CNAS;雙重認可。

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