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基本模型，在大规模数据集中培训并使用创新学习方法适应了新数据，已彻底改变了各个领域。在材料科学中，微观结构分割在理解合金特性中起关键作用。但是，常规的监督建模算法通常需要大量注释和复杂的优化程序。分割的任何模型（SAM）介绍了一个新的视角。通过将SAM与域知识相结合，我们提出了一种用于合金图像分割的新型广义算法。该算法可以处理各种合金系统的图像批处理，而无需训练或注释。此外，它可以达到与监督模型相当的分割精度，并在各种合金图像中稳健地处理复杂的相位分布，无论数据量如何。
通过SAM和域知识彻底改变合金微观结构的细分，而无需额外培训
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