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新协作优化钢材分类
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摘要
利用机器学习技术,德国萨尔大学的计算机科学家和材料科学家开发出一种分类方法,据报道,该方法比传统的质量控制程序更加准确和客观。首先,材料研究人员需要帮助计算机科学家了解材料的内部结构是如何与其性能相关的。同样,计算机科学家向材料研究人员展示了机器学习方法如何能够比材料科学家手动进行的任何图像分析产生更准确的结果。
作者
孙智博(翻译)
机构地区
不详
出处
《现代材料动态》
2019年第9期10-11,共2页
Information of Advanced Materials
关键词
分类方法
协作优化
计算机科学家
材料科学家
钢材
机器学习技术
质量控制程序
机器学习方法
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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现代材料动态
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