高通量分析支持金属催化剂颗粒的多功能机器学习工作流程

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对纳米颗粒（NPs）特征准确高效化的需求，提出了一种新颖的两阶段人工智能驱动的工作流程，利用最新的目标检测和大规模视觉变换器架构进行分析。该方法在多种异质催化剂体系中，能够高分辨率地检测和分割颗粒尺寸分布，显示出其在不同数据集上的强泛化能力，具有广泛的应用潜力。

本研究提出了一种两阶段AI流程，结合目标检测和视觉变换器架构，精准分析纳米颗粒特征，适用于多种催化剂体系，具备高分辨率和强泛化能力。

人工智能 催化剂 机器学习 目标检测 纳米颗粒 视觉变换器
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