大模型及其在材料科学中的应用与展望

以大模型在材料科学中的应用为着眼点,首先综述了大模型,介绍了大模型的基本概念、发展过程、技术分类与特点等内容;其次从通用领域大模型和垂直领域大模型两个角度,总结了大模型的应用,列举分析了不同种类大模型的应用场景和功能.再次,结合材料科学领域中的具体需求研究现状,调研并综述了语言大模型、视觉大模型和多模态大模型在材料科学中的应用情况,以自然语言处理和计算机视觉中的具体任务为切入,参考典型应用案例,综合提示工程策略和零样本知识迁移学习,厘清了当前将大模型应用至材料科学的研究范式和制约因素,并利用改进SAM视觉大模型在四种材料显微图像数据上进行了验证性图像分割与关键结构提取实验,结果表明SAM带来的零样本分割能力对于材料微结构的精准高效表征具有巨大应用潜力.最后,提出了大模型相关技术、方法在材料科学中的未来研究机遇,从单模态到综合性多模态的大模型研发与调优,评估了可行性及技术难点.

基于图神经网络的行人重识别算法

本文提出了利用图卷积神经网络来进行行人匹配,图的形式在刻画匹配对象时往往具有更为灵活和丰富的表达能力,图结构可以更好地表达时空与位置信息,实现从低层像素级到高层语义体级对图像进行描述,对于遮挡的行人重识别问题有更好的鲁棒性。