XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System手绘
通过迁移学习和轮廓检测进行手绘逆向材料搜索和合成验证
摘要：各种形貌和化学性质的纳米材料广泛用于光子装置、高级催化剂、水净化吸附剂、农用化学品、药物输送平台以及成像系统等等。然而，寻找满足特定需求、具有所需结构、形状和尺寸的定制纳米材料的合成路线仍然是一个挑战，而且通常通过手动筛选研究文章来实现。在这里，我们首次通过迁移学习 (TL) 开发了扫描和透射电子显微镜 (SEM/TEM) 反向图像搜索和基于手绘的搜索，即 VGG16 卷积神经网络 (CNN) 重新用于图像特征提取和随后的图像相似性确定。此外，我们展示了该平台在碳酸钙系统上的案例使用，其中通过随机高通量多参数合成获得了足够量的数据，以及从文章中提取的金纳米颗粒 (NPs) 数据。该方法不仅可用于先进纳米材料的搜索和合成程序验证，还可以进一步与机器学习（ML）解决方案相结合，提供数据驱动的新型纳米材料发现。
利用手绘草图进行创伤后应激障碍 (PTSD) 筛查
FARHANA SHAHID，美国康奈尔大学和孟加拉国工程技术大学，孟加拉国 WASIFUR RAHMAN，美国罗切斯特大学 M. SAIFUR RAHMAN，孟加拉国工程技术大学，孟加拉国 SHARMIN AKTHER PURABI，孟加拉国工程技术大学，孟加拉国 AYESHA SEDDIQA，孟加拉国布拉克大学，孟加拉国 MOIN MOSTAKIM，孟加拉国布拉克大学 FARHAN FEROZ，孟加拉国工程技术大学，孟加拉国 TANJIR RASHID SORON，孟加拉国远程精神病学研究与创新网络 FAHMIDA HOSSAIN，美国马里兰大学巴尔的摩分校 NABILA KHAN，美国中佛罗里达大学 ANIKA BINTE ISLAM，孟加拉国军事科学技术学院 NIPI PAUL，孟加拉国军事科学技术学院 EHSAN HOQUE，美国罗切斯特大学 ABM ALIM AL ISLAM，孟加拉国工程技术大学，孟加拉国