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摘要：在当代世界中，创建新颖的纳米材料进行了许多研究，这些材料对于许多行业至关重要，包括电子芯片和云中的存储设备，很少有人提及。同时，出现了用于解决不同行业（例如制造，物理和化学工程）中问题的机器学习（ML）。ML具有通过监督或无监督的手段学习能力来解决许多现实世界中的问题。从最新的状态中推断出，必须使用ML方法来分析纳米材料的图像，从而进一步确定事实，以朝着微观结构和材料的光谱数据进行表征和分析。朝向这一目标，在本文中，我们提出了一种基于ML的方法，用于从纳米材料的STEM图像中进行STEM图像分析和光谱数据分析。我们提出了一种用于STEM图像分析（ML-SIA）的名为机器学习的算法，用于分析纳米材料的茎图像。我们提出了另一种用于STEM图像频谱数据分析的机器学习算法，用于分析纳米材料的STEM图像的光谱数据。我们开发了一个原型ML应用程序来实施算法并评估所提出的方法。实验结果表明，基于ML的方法对于表征纳米材料很有用。因此，这项研究有助于通过人工智能触发物质分析领域的进一步工作来实现这一目标。
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