Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Mendeleev Communications
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Mendeleev Commun.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Mendeleev Communications, 2024, том 34, выпуск 6, страницы 774–775
DOI: https://doi.org/10.1016/j.mencom.2024.10.002
(Mi mendc247)
 

Communications

Deep machine learning for STEM image analysis

A. V. Nartovaab, A. V. Matveeva, L. M. Kovtunovaab, A. G. Okuneva

a Department of Chemistry, Novosibirsk State University, Novosibirsk, Russian Federation
b G.K. Boreskov Institute of Catalysis, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Novosibirsk, Russian Federation
Аннотация: The universal, user-friendly online iOk Platform for automatic recognition of any type of objects in images based on deep machine learning is presented. Services aggregated in the iOk Platform significantly reduce the time spent on quantitative image analysis, decrease the influence of the subjective factor and increase the accuracy of the analysis by expanding the set of data that can be analyzed automatically. It is shown how the services can be used to analyze scanning transmission electron microscopy images obtained in heterogeneous catalysis studies, allowing for measurements of thousands of objects in an image, as well as simultaneous analysis of objects of different types, namely: nanoparticles and single sites.
Ключевые слова: deep machine learning, STEM, automatic recognition of objects, supported catalysts, neural network, microscopy, image analysis.
Тип публикации: Статья
Язык публикации: английский


Образец цитирования: A. V. Nartova, A. V. Matveev, L. M. Kovtunova, A. G. Okunev, “Deep machine learning for STEM image analysis”, Mendeleev Commun., 34:6 (2024), 774–775
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mendc247
  • https://www.mathnet.ru/rus/mendc/v34/i6/p774
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Mendeleev Communications
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:34
    PDF полного текста:12
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025