Computer Vision and Pattern Recognition,Artificial Intelligence,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 24 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Our paper is published at the workshop on Robustness of Few-shot and Zero-shot Learning in Foundation Models at NeurIPS 2023
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 24 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: مقاله ما در کارگاه استحکام یادگیری چند عکس و صفر در مدلهای بنیاد در Neurips 2023 منتشر شده است
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Characterizing materials with electron micrographs is a crucial task in fields such as semiconductors and quantum materials. The complex hierarchical structure of micrographs often poses challenges for traditional classification methods. In this study, we propose an innovative backbone architecture for analyzing electron micrographs. We create multi-modal representations of the micrographs by tokenizing them into patch sequences and, additionally, representing them as vision graphs, commonly referred to as patch attributed graphs. We introduce the Hierarchical Network Fusion (HNF), a multi-layered network structure architecture that facilitates information exchange between the multi-modal representations and knowledge integration across different patch resolutions. Furthermore, we leverage large language models (LLMs) to generate detailed technical descriptions of nanomaterials as auxiliary information to assist in the downstream task. We utilize a cross-modal attention mechanism for knowledge fusion across cross-domain representations(both image-based and linguistic insights) to predict the nanomaterial category. This multi-faceted approach promises a more comprehensive and accurate representation and classification of micrographs for nanomaterial identification. Our framework outperforms traditional methods, overcoming challenges posed by distributional shifts, and facilitating high-throughput screening.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
توصیف مواد با میکروگراف های الکترونی یک کار مهم در زمینه هایی مانند نیمه هادی ها و مواد کوانتومی است.ساختار سلسله مراتبی پیچیده میکروگراف ها اغلب برای روشهای طبقه بندی سنتی چالش هایی را ایجاد می کند.در این مطالعه ، ما یک معماری ستون فقرات نوآورانه برای تجزیه و تحلیل میکروگراف های الکترونی پیشنهاد می کنیم.ما با نشان دادن آنها در توالی های پچ ، بازنمودهای چنددادی از میکروگراف ها را ایجاد می کنیم و علاوه بر این ، آنها را به عنوان نمودارهای بینایی نشان می دهیم ، که معمولاً به عنوان نمودارهای منتسب به پچ گفته می شود.ما Fusion Network Hierarchical (HNF) ، یک معماری ساختار شبکه چند لایه را معرفی می کنیم که تبادل اطلاعات بین بازنمودهای چند منظوره و ادغام دانش را در وضوح مختلف پچ تسهیل می کند.علاوه بر این ، ما از مدل های بزرگ زبان (LLMS) استفاده می کنیم تا توضیحات فنی مفصلی از نانومواد را به عنوان اطلاعات کمکی برای کمک به کار پایین دست تولید کنیم.ما از یک مکانیسم توجه متقاطع برای همجوشی دانش در بازنمودهای متقابل (هم بینش های مبتنی بر تصویر و هم زبانی) برای پیش بینی دسته نانومواد استفاده می کنیم.این رویکرد چند وجهی نوید بخش و طبقه بندی جامع تر و دقیق تر از میکروگراف ها را برای شناسایی نانومواد می دهد.چارچوب ما از روشهای سنتی ، غلبه بر چالش های ناشی از تغییر توزیع و تسهیل غربالگری با توان بالا ، بهتر است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
