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據、深度數據和智能數據能夠加速先進功能材料的設計和應用。在本文中我們討論了利用圖像大數據及其分析方法在材料設計中的新的機遇，也包括了它們的局限性，在材料中的實際效益。我們特別關注這些工具是如何幫助我們挖掘新的發現。這些方法特別適合用于探索原子成像、建模和其數據分析方法的持續改進。
文章部分附圖
圖1：理解材料結構和功能的橋接理論和圖像。
圖2：圖像分析中的大數據。原子分辨成像和光譜的大數據和圖像分析開辟了一條從結構圖中系統提取空間分布信息、相關光譜成像和可視化的通道，最終獲得每個空間位置的結構和功能數據。
圖3：深度數據方法支持科學家建立或改進理論、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，通過理論預測去噪或消除異常值，建立通過晶粒粗化、參數空間壓縮和機器學習方法測量和模擬微觀描述符來確定宏觀性能的方法。
圖4：設想的一種材料發現的智能數據方法。這是專家與實驗儀器之間的主動反饋(i)，為自動專家系統的提供訓練輸入(ii)，隨后自動進行數據解釋(iii)。該系統還可以通過引用網絡和語義文本內容的相關分析和隨后的知識集成來探索現存分析中包含的信息。
隱石檢測擁有一批在業內取得顯著成就的專業技術人員，在行業內有著豐富的檢測經驗。秉承著專注、專業、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備，保障每一個檢測，分析，研發任務優質高效的完成。同時通過專業所長,為全球數萬家優質客戶提供最及時的行業技術標準信息，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，應力應變檢測，無損探傷檢測，機械設備檢測，金相分析，石墨烯納米材料檢測，水質檢測，油品檢測涉及的服務范圍已廣泛覆蓋到鋼鐵材料，有色金屬材料，石油化工設備，通用機械設備，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，電子電工產品等各個領域，并獲得了CMA和CNAS;雙重認可。
官網微信
