توضیحات
The thesis contains several pioneering results at the intersection of state-of-the-art materials characterization techniques and machine learning. The use of machine learning empowers the information extraction capability of neutron and photon spectroscopies. In particular, new knowledge and new physics insights to aid spectroscopic analysis may hold great promise for next-generation quantum technology. As a prominent example, the so-called proximity effect at topological material interfaces promises to enable spintronics without energy dissipation and quantum computing with fault tolerance, yet the characteristic spectral features to identify the proximity effect have long been elusive. The work presented within permits a fine resolution of its spectroscopic features and a determination of the proximity effect which could aid further experiments with improved interpretability. A few novel machine learning architectures are proposed in this thesis work which leverage the case when the data is scarce and utilize the internal symmetry of the system to improve the training quality. The work sheds light on future pathways to apply machine learning to augment experiments.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این پایان نامه حاوی چندین نتیجه پیشگام در تلاقی تکنیک های پیشرفته توصیف مواد و یادگیری ماشین است. استفاده از یادگیری ماشینی توانایی استخراج اطلاعات طیفسنجیهای نوترون و فوتون را تقویت میکند. به طور خاص، دانش جدید و بینشهای فیزیک جدید برای کمک به تجزیه و تحلیل طیفسنجی ممکن است نویدبخش فناوری کوانتومی نسل بعدی باشد. به عنوان یک مثال برجسته، بهاصطلاح اثر مجاورتی در رابطهای مواد توپولوژیکی، نوید این را میدهد که اسپینترونیک را بدون اتلاف انرژی و محاسبات کوانتومی با تحمل خطا امکانپذیر کند، با این حال ویژگیهای طیفی مشخصه برای شناسایی اثر مجاورتی مدتهاست که مبهم بودهاند. کار ارائه شده در داخل اجازه تفکیک دقیق ویژگیهای طیفسنجی و تعیین اثر مجاورت را میدهد که میتواند به آزمایشهای بیشتر با قابلیت تفسیر بهتر کمک کند. چند معماری جدید یادگیری ماشین در این کار پایاننامه پیشنهاد شدهاند که از مواردی که دادهها کمیاب هستند و از تقارن داخلی سیستم برای بهبود کیفیت آموزش استفاده میکنند. این کار مسیرهای آینده را برای اعمال یادگیری ماشینی برای تقویت آزمایشات روشن می کند.
tag : دانلود کتاب طیفسنجیهای یادگیری ماشینی-افزوده برای طراحی مواد هوشمند (تزهای اسپرینگر) , Download طیفسنجیهای یادگیری ماشینی-افزوده برای طراحی مواد هوشمند (تزهای اسپرینگر) , دانلود طیفسنجیهای یادگیری ماشینی-افزوده برای طراحی مواد هوشمند (تزهای اسپرینگر) , Download Machine Learning-Augmented Spectroscopies for Intelligent Materials Design (Springer Theses) Book , طیفسنجیهای یادگیری ماشینی-افزوده برای طراحی مواد هوشمند (تزهای اسپرینگر) دانلود , buy طیفسنجیهای یادگیری ماشینی-افزوده برای طراحی مواد هوشمند (تزهای اسپرینگر) , خرید کتاب طیفسنجیهای یادگیری ماشینی-افزوده برای طراحی مواد هوشمند (تزهای اسپرینگر) , دانلود کتاب Machine Learning-Augmented Spectroscopies for Intelligent Materials Design (Springer Theses) , کتاب Machine Learning-Augmented Spectroscopies for Intelligent Materials Design (Springer Theses) , دانلود Machine Learning-Augmented Spectroscopies for Intelligent Materials Design (Springer Theses) , خرید Machine Learning-Augmented Spectroscopies for Intelligent Materials Design (Springer Theses) , خرید کتاب Machine Learning-Augmented Spectroscopies for Intelligent Materials Design (Springer Theses) ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.