據6月11日《天然通信》雜志報道，美國麻省理工學院工程師開闢的一種算計機視覺專業大大加速了新合成電子材料的表征速度。該專業自動解析印刷半導體樣品圖像，并快速估算每個樣品的兩個關鍵電子屬性：帶隙（衡量電子激活能的指標）和不亂性（衡量壽命的指標）。這項新專業對電子材料運彩 註冊的精確表征比傳統想法提拔了85倍。
提高太陽能電池、晶體管、LED和電池的功能，需要更好的電子材料。科學家正在採用人工智能（AI）工具從數億種化學配方中辨別有前途的材料。與此同時，工程師正在建造可以依據AI搜索算法標誌的化學成分，并一次打印數百個材料樣本的機械。可是，材奧運運彩怎麼買料表征的最后一步一直是進步材料篩選過程中的重要瓶頸。
一種新的電子材料被合成后，其功能的表征通常由領域專家們擔當，他們每小時表征約20個材料樣本，這種手動過程很準確，但也很耗時。
于是，團隊開闢了兩種新的算計機視覺算法來自動辯白電子材料圖像：一種用于運彩場中下注估算帶隙，另一種用于確認不亂性。第一種算法旨在處理來自高細節、高光譜圖像的視覺數據。第二種算法解析尺度RGB圖像，并依據材質顏色隨時間的變化來評估材質的不亂性。
該團隊應用這兩種新算法對大概70個印刷半導體樣品的帶隙和不亂性進行了表征。這些樣品含有差異成分比例的鈣鈦礦。運用一種算法， 整個帶隙提取過程約需6分鐘。另一種算法還產生了一個可以衡量每個樣本耐久性的指數。
新算法帶隙和不亂性的丈量精確率差別為985%和969%，與專家的手動丈量比擬速度快85倍。
研究人員策劃將這項專業整合到全自動材料篩選系統中，其應用將包含半導體材料的多個領域。
總編制圈點
提速的意義是什麼？簡言之，是加快電子材料發明與優化歷程上的一次奔騰。這項專業不僅簡化了繁瑣的材料表征流程，更是在基本上縮短了新材料從實驗室到實際應用的時間，加快了材運彩 中職 和局料科學的進展。從長遠角度看，這次提速，也促使太陽能電池、晶體管、LED及電池等專業加快提拔其功能。
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一種新的電子材料被合成后，其功能的表征通常由領域專家們擔當，他們每小時表征約20個材料樣本，這種手動過程很準確，但也很耗時。
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