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白皮书

用PeakForce QNM原子力显微镜进行深度学习分类和建立结构性质预测

深度学习在原子力显微镜中的应用实例。

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机器学习,特别是深度学习,是一种强大的工具,可以建立微观结构与体积特性之间存在(或不存在)相关性,并能够充实其他方法难以建立的关系和趋势。
本应用笔记讨论了深度学习工具的使用,以探索AFM相和PeakForce定量纳米力学(QNM)图像的冲击共聚物,聚丙烯与橡胶的微尺寸域的聚合物共混物。
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