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Efficient reconstruction of prior austenite grains in steel from etched light optical micrographs using deep learning and annotations from correlative microscopy
使用深度学习和相关显微镜注释从蚀刻光学显微照片中有效重建钢中先前的奥氏体晶粒
相关领域
奥氏体 电子背散射衍射 材料科学 再结晶（地质） 人工智能 复合材料 微观结构 冶金 光学 计算机科学 地质学 物理 古生物学
网址
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmats.2022.1033...
AI链接 frontiersin.org frontiersin.org doaj.org fraunhofer.dedoi.org
DOI
10.3389/fmats.2022.1033505 doi
其它 期刊：Frontiers in Materials
作者：Björn-Ivo Bachmann; Martin Müller; Dominik Britz; Ali Riza Durmaz; Marc Ackermann; et al
出版日期：2022-10-11
求助人
我就是我Andre 在 2025-12-29 20:10:50 发布自重庆，悬赏 10 积分
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