Download file (4.69MB)
Download as zip (4.52MB)

コレクション

引用

説明:

アモルファスと液体状態のTEM像を種々のフォーカスでシミュレーションによって作成し、それらをパーシステントホモロジーと機械学習を用いて識別可能か検討を行った。その結果、実効的なフォーカス範囲において正答率が85%以上であったことを報告する。

権利情報:

• Creative Commons BY Attribution 4.0 International
  

キーワード: Amorphous structure, TEM image simulation, GaN, persistent homology

刊行年月日: 2022-06-06

出版者: Oxford University Press (OUP)

掲載誌:

• Microscopy (ISSN: 00220744) vol. 71 issue. 3 p. 161-168

研究助成金:

原稿種別: 出版者版 (Version of record)

MDR DOI:

公開URL: https://doi.org/10.1093/jmicro/dfac008

関連資料:

その他の識別子:

連絡先:

更新時刻: 2024-07-04 16:32:11 +0900

MDRでの公開時刻: 2024-07-04 16:32:11 +0900