裁剪 | X
X 射线叠层磋议衍射成像（X-ray ptychography）是一种表面上大致结束衍射极限分辩率的磋议衍射成像技能，已闲居应用于材料、生命、半导体、动力等多种科学边界商讨。
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新一代同步辐照光源可提供高磋议度和高亮度的X射线，鼓吹磋议成像技能向高通量多维度成见发展，使得 ptychography 在大体积样本的精良结构商讨和功能表征方面具有极佳的应用出路。磋议词，新的试验方法与应用场景带来了海量数据在线贯通的技能挑战，单次试验的原始衍射图谱数据量可达 PB 量级，成为第四代同步辐照光源上科学试验的最大数据源之一。此外，其相位收复问题亦然同步辐照数据处理边界最为贫瘠的问题之一。
东说念主工智能技艺动作大数据分析和处理的利器，保抓了传统算法的上风，何况凸起体现了在海量试验数据在线分析方面的才略。
动作一种相对耗时的扫描成像技能，ptychography 的主要方针之一是结束及时代析。关联词现时传统的 ptychography 重建算法很难结束在线重建的需求。商讨团队基于，建议了分组卷积的神经收罗解码器结构，使得收罗的检会以及重建速率更快，重建恶果更好。神经收罗不错学习从衍射图到真确物体的映射历程。收获于曩昔光源数据体量和质地的进一步培育，收罗边界、参数目、检会数据量将进一步增多，给收罗的性能以及泛化才略带来培育。
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皇冠客服飞机：@seo3687中国科学院高能同步辐照光源（HEPS）光束线软件团队开发了一个名为 PtyNet 的卷积神经收罗框架，用于从 X 射线 Ptychography 试验数据中收复出物体的精准投影。在高大的计较集群的撑抓下，PtyNet 不错快速地从同步辐照光源赢得数据进行检会，并快速地对用户的试验数据进行图像重建。
图 1
该商讨以「An efficient ptychography reconstruction strategy through fine-tuning of large pre-trained deep learning model」为题，于 2023 年 11 月 9 日发表在iScience。
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论文连气儿：https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.108420
澳门线上博彩 知乎由于不同试验数据所收复的方针物体不同，团队还引入了微调战略对收罗参数进行进一步优化。无监督的微调战略使收罗领有更高大的泛化才略和更高的重建分辩率。同步辐照光源不错为收罗提供饱和的数据量以得到一个更高大的预检会模子。即使关于一个未出现时收罗内的新样品，收罗也不错见效地进行重建（图2）。
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图 2
曩昔，该团队将持续进即将卷积神经收罗应用于 X 射线磋议成像边界的商讨。应用微调以及大模子的战略，开发出一个磋议成像的大模子。模子本身不错识别出不同的成像任务何况给出收复扫尾。用户只需输入少许线站参数即可进行及时重建。
线上菠菜平台皇冠信用盘3登录濒临曩昔 EB 量级数据的挑战，HEPS 正在积极鼓吹「大型科学软件框架 + AI for Science」的革新科研范式，并建树了一支专科的科学软件团队，开展试验肆意、大数据聚积与处理、东说念主工智能、前沿学科算法、多规范图像处理与数据挖掘等跨边界商讨，为开发「灵敏光源」奠定了基础。