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研究材料动力学对于预测各种条件下的降解，失败和特定行为至关重要，实现了有效的材料设计，增强的表现以及推动材料科学的创新。显微镜技术已经有效地提高了体验，以记录实验进展过程中材料的动态演变。然而，显微镜图像的实验观察是固有的偏见，以推动后续分析到可观察的行为并排除在未观察到的情况下的行为。为了解决这个问题，我们设计了一个分析框架 - 整合了深层生成模型，以合成在现实的实验条件下可能出现的假设材料状态。这种方法可以使蒙特卡洛模拟由动态进展驱动的物质状态变化，反映出更广泛和预测的动态行为。应用于各种显微镜图像数据集，我们的框架有效地发现了材料科学实验中隐藏的物理性质。此外，这项研究支持向数据驱动的方法论转变，并主张采用深度学习技术来促进材料科学领域的创新研究实践。
具有深层生成模型的材料动力学分析
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