Submitted 21 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 21 pages, Accepted in PML4DC Workshop at International Conference on Learning Representations (ICLR) 2023
توضیحات به فارسی
ارائه شده 21 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 21 صفحه ، در کارگاه PML4DC در کنفرانس بین المللی بازنمایی یادگیری (ICLR) 2023 پذیرفته 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
Material characterization using electron micrographs is a crucial but challenging task with applications in various fields, such as semiconductors, quantum materials, batteries, etc. The challenges in categorizing electron micrographs include but are not limited to the complexity of patterns, high level of detail, and imbalanced data distribution(long-tail distribution). Existing methods have difficulty in modeling the complex relational structure in electron micrographs, hindering their ability to effectively capture the complex relationships between different spatial regions of micrographs. We propose a hypergraph neural network(HgNN) backbone architecture, a conceptually alternative approach, to better model the complex relationships in electron micrographs and improve material characterization accuracy. By utilizing cost-effective GPU hardware, our proposed framework outperforms popular baselines. The results of the ablation studies demonstrate that the proposed framework is effective in achieving state-of-the-art performance on benchmark datasets and efficient in terms of computational and memory requirements for handling large-scale electron micrograph-based datasets.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
خصوصیات مواد با استفاده از میکروگراف های الکترونی یک کار مهم اما چالش برانگیز با کاربردهای موجود در زمینه های مختلف ، مانند نیمه هادی ها ، مواد کوانتومی ، باتری ها و غیره است. چالش های در طبقه بندی میکروگراف های الکترونی شامل اما محدود به پیچیدگی الگوها ، سطح بالای جزئیات نیست ،و توزیع داده های نامتعادل (توزیع دم بلند).روشهای موجود در مدل سازی ساختار رابطه پیچیده در میکروگرافهای الکترونی مشکل دارند و مانع از توانایی آنها در گرفتن مؤثر روابط پیچیده بین مناطق مختلف مکانی میکروگراف ها می شوند.ما یک معماری ستون فقرات شبکه عصبی Hypergraph (HGNN) ، یک رویکرد مفهومی جایگزین را پیشنهاد می کنیم تا بتوانیم روابط پیچیده را در میکروگراف های الکترونی بهتر مدل کنیم و دقت توصیف مواد را بهبود بخشیم.با استفاده از سخت افزار GPU مقرون به صرفه ، چارچوب پیشنهادی ما از خطوط محبوب محبوب است.نتایج مطالعات فرسایش نشان می دهد که چارچوب پیشنهادی در دستیابی به عملکرد پیشرفته در مجموعه داده های معیار و از نظر نیاز محاسباتی و حافظه برای دستیابی به مجموعه داده های مبتنی بر میکروگراف الکترونی در مقیاس بزرگ مؤثر 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
