Vývoj nano-polí s využitím hlubokého učení: Nová metoda umělé inteligence může navrhnout pole nano-děr, která dokážou vytvořit specifickou strukturální barvu

Vývoj nano-polí s využitím hlubokého učení: Nová metoda umělé inteligence může navrhnout pole nano-děr, která dokážou vytvořit specifickou strukturální barvu

Rozmanitost barev je mnohem větší a zvyšuje se kombinací dvou nebo více barev. Světlo interaguje s drobnými nanostrukturami a vytváří vnitřní vzor mnoha barev. Světelné spektrum také interaguje s otvory a vytváří systém nazývaný pole nanoděr. Tím lze také rozlišit světelné jevy a získat strukturální barvy. Hlavním účelem je implantovat strukturální barvy do umělých materiálů. Hlavní výhodou této barvy je, že tyto barvy časem nevyblednou. Výzkumníci se stále potýkají s problémem vytvoření pole v nanoměřítku, které bude produkovat konkrétní barvu. To spadá do široké kategorie počítačového vidění.

Tým výzkumníků z Chongqing University navrhl nový systém, který dokáže tato pole nanoděr vylepšit do strukturních barev. Při navrhování tohoto systému také použili různé modely strojového učení. K předpovědi strukturních barev těchto matric vyvinuli výzkumníci dva modely hlubokého učení CSC a CSS. Tyto modely umožnily vytvoření polí nanoděr, které vytvořily požadované barvy. Parametry jako Accuracy, F1 Score, Remember, Accuracy a Accuracy Percentage byly velmi působivé. Výzkumný tým uvedl, že výsledky byly založeny na simulaci těchto matric. Tato zjištění byla převedena do experimentální reality a výsledky byly značně posíleny.

Tyto výsledky byly vzaty v úvahu pro další hodnocení a pro soubor testovacích dat byly získány parametry, jako je přesnost a skóre F1. Predikční model byl vytvořen tak, aby předpovídal data, která byla optimalizována oproti dříve používaným modelům hlubokého učení. Cílem modelu je také vytvořit teoretické mezery mezi různými teoretickými aplikacemi a koncepty. Nanoholová pole jsou také implementována pro úložiště s vysokou hustotou sestávající z různých dat.

Studie demonstrovala model hlubokého učení pro implementaci barvy struktury a spektroskopie nanopolí. Škálovatelnost této metody je slibná, protože dokáže spravovat větší soubory dat. Může také provádět složité struktury, které se potenciálně přizpůsobují různým materiálům. Tento článek se bude jednoduše zabývat poli nanoměřítek a jejich plazmovými aplikacemi.

READ  Města na východním pobřeží USA se potápějí: Studie odhaluje, že více než 15 milionů Američanů žije na „horkých místech“ od Floridy po New Hampshire, která se potápějí kvůli těžbě podzemní vody a tíze infrastruktury.

skenovat papír A Referenční článek. Veškeré zásluhy za tento výzkum patří výzkumníkům tohoto projektu. Také se nezapomeňte připojit 28k+ML Sub RedditA 40 000+ Facebook komunita, nesvorný kanálA A E-mailový zpravodajkde sdílíme nejnovější zprávy o výzkumu AI, skvělé projekty AI a další.

Pokud se vám naše práce líbí, sledujte nás Cvrlikání


Bhoumik Mhatre je student 3. ročníku UG na IIT Kharagpur a studuje program B.tech + M.Tech v oboru těžební inženýrství a vedlejší obor ekonomie. Je nadšený pro data. V současné době je na výzkumné stáži na National University of Singapore. Je také partnerem v Digiaxx. „Jsem fascinován nedávným vývojem v oblasti datové vědy a rád bych je prozkoumal.“


Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *