自从辨认出石墨烯以来，大量新型三维柱状金属材料渐渐被辨认出和制取，现阶段已成为囊括绝缘体、流形绝缘体、积体电路、半金属到绝缘体的庞大家族。通常，三维金属材料的楼层对于调节奈米电子和微电子电子元件的性能具有重要意义，在实现进一步的物理科学研究或电子元件制造之前，常常需要确定目标样本的最佳宽度。现阶段，透过成像控制技术获得成像影像或谱线信息后，先期的统计信息处理常常倚赖科学研究人员的专业技能，并且受个人经验和错误操作负面影响较大。
近年来，人工智慧改变了现代社会的各个方面，做为其最重要的子应用领域，机器学习透过搜集和预测统计数据以预测复杂控制系统的行为并创建补救的模型，为物理、化学、金属生物科学等现代科学研究应用领域增添了捷伊产业发展产业发展机遇和软件控制系统。例如成像影像做为试验学影像，机器学习演算法还能准确高效率地预测谱线统计数据，这不仅能利用谱线特征信息加速得到所需的样本宽度，还能从金属材料本秉特性起程，有效解决不同试验平台间试验统计即善增添的不利负面影响。更重要的是，这些机器学习演算法借力的成像软件控制系统显著促进了创建从统计数据起程的统一、加速、高效率率、桑利县的年代学和国际标准，从而有力促进了三维金属材料的工业级应用应用领域破冰。
该文章控制系统总结了现代成像控制技术与机器学习演算法广度结合面临的产业发展产业发展机遇与难题，提出检验对象的多元性、化学性质的相似性、OWL的复杂性、成像控制技术的易阻碍性和相关演算法的准确度对跨试验室国际标准制定增添的潜在性风险与挑战。机器学习演算法将对三维金属材料宽度测量的现代科学研究方法增添深刻变化，将人工劳动从现有的繁杂金属材料表观过程中渐渐恢复过来，有助于促进科学研究的加速产业发展，逐步走向实际应用应用领域。
机器学习演算法借力三维金属材料辨识和检验
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