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2023-24的新奖学金 - endowed
Chu-Wiendl奖学金Chu-Wiendl奖学金于2024年由Gene Chu ’89授予了Joseph A. Wiendl博士，他的慷慨大方使Chu在美国的教育成为可能。Holtzman家族奖学金于2024年由Evelyn '60和Seymour '57 Holtzman成立，该奖学金旨在适合有经济需求的学生。John J. Pikulski III博士和Edna夫人“ E.J.” Pikulski纪念奖学金John J. Pikulski III博士和Edna“ E.J.”夫人Pikulski纪念奖学金成立于2023年，以纪念John John Joseph“ Jack” Pikulski ’63和他的妻子Edna“ E.J.”的生活和性格。库克·皮克基（Cooke Pikulski）。Pikulski博士是特拉华大学的名誉教授，是霍顿·米夫林出版社（Houghton Mifflin Publishing）的高级作家和全国认可的发言人，并且是国际阅读协会的前主席。 在1992年，杰克是威尔克斯（Wilkes）享有盛名的尤金·法利（Eugene S. Farley）纪念校友奖的荣誉获得者。 该奖学金授予具有学术能力和经济需求的有价值的学生。Pikulski博士是特拉华大学的名誉教授，是霍顿·米夫林出版社（Houghton Mifflin Publishing）的高级作家和全国认可的发言人，并且是国际阅读协会的前主席。在1992年，杰克是威尔克斯（Wilkes）享有盛名的尤金·法利（Eugene S. Farley）纪念校友奖的荣誉获得者。该奖学金授予具有学术能力和经济需求的有价值的学生。
2024 年法律人工智能周
Robert Kirunda- Kirunda & C o. Advocates 创始合伙人 | 马凯雷雷大学 (乌干达) 法学教授 | 斯坦福法学院 法律与技术法学硕士 [乌干达，非洲] Oliver Roberts- Holtzman Vogel 人工智能实践组联席主管 | 《国家法律评论》“人工智能与法律”主编 | Wickard.ai 创始人兼首席执行官
针对阿尔茨海默氏病的计算药物再利用......
阿尔茨海默病 (AD) 是世界上最常见的神经退行性疾病，其特征是认知能力逐渐下降，包括记忆力、言语能力、视觉空间表现和个性，导致基本日常活动困难 ( Weller and Budson, 2018 )。AD 患者不仅患痴呆的风险更高，而且更容易患上合并症，如骨质疏松症、抑郁症和心血管疾病 ( Prince et al., 2013 )。AD 的复杂病理生物学表明其具有异质性，可能与遗传背景、环境因素和其他因果触发因素有关。到目前为止，大多数病例是晚发型 AD，发生在 65 岁以后，而早发型 AD 和常染色体显性 AD 约占所有病例的 7% ( Alzheimer Association, 2019 )。在此框架内，围绕神经病理学特征的研究越来越多，从而希望预防或减缓疾病进展的速度。淀粉样蛋白前体 (APP) 依次裂解产生的淀粉样蛋白β (A β ) 肽被鉴定为淀粉样蛋白沉积的主要成分 (Long and Holtzman, 2019 )。多项研究表明，A β 沉积可能是 tau 积累所必需的，但与 A β 不同，tau 病理阶段与认知衰退阶段高度对应，这可以作为 AD 进展的预测指标 (Nelson et al., 2012 )。虽然很明显，前面提到的因素是导致 AD 的必要但不是充分条件，因此需要进一步的临床研究来了解潜在的相互作用 (Long and Holtzman, 2019 )。目前，像 AD 这样的退行性疾病是无法治愈的，美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的四种对症药物，包括三种胆碱酯酶抑制剂（多奈哌齐、利凡斯的明和加兰他敏）和美金刚（一种 N-甲基-D-天冬氨酸 (NMDA) 受体调节剂）可用于治疗患者的认知功能障碍，但它们的整体疗效不高且长期前景不乐观（Long and Holtzman，2019 年），因此需要进行持续的研究才能有任何新发现（Long and Holtzman，2019 年）。药物开发的负担迫使研究人员寻求替代方法，即药物再利用，即通过筛选数据库中可用的化合物来为现有药物寻找新用途的策略（Durães 等人，2018 年）。药物再利用的一个主要优势是其安全性，因为药物毒性数据通常在临床试验期间即可获得，并且可以大大减少处理时间（Zhang et al.，2016）。此外，药物再利用利用了数据库中积累的大量基因组数据，从而降低了药物开发的投资。最近的一项计算机模拟研究使用计算方法来研究配体-蛋白质相互作用，从而探索了用于治疗 AD 的潜在抗精神病药物（Kumar et al.，2017）。鉴于当前生物研究数据资源的丰富和计算算法的扩展，药物再利用可以利用可靠且稳健的数据促进药物开发。
2025年2月11日
管理新核建筑的风险管理与新核有关的建筑和供应链风险，对于建造订单簿至关重要。通过将经验教训纳入开发新的金融工具和保险产品，它将采取一种全面的方法来管理新核项目的早期搬家。本小组将探索可用的资源以及在施工期间管理项目风险所需的资源。Moderator: Ben Holtzman Director, New Nuclear Nuclear Energy Institute Speakers: Gary Rodriguez Nuclear Lead WTW Global Construction Industry Vertical James Krellenstein CEO and Co-Founder Alva Energy John Williams Senior Vice President of Technical Services and External Affairs Southern Company 10:45 – 11:15 a.m.雄伟的门厅11:15 - 中午雄伟的宴会厅
Ranjay Krishna -
ICLR 2025交织的场景图，用于交织的文本和图像生成评估。Dongping Chen，Ruoxi Chen，Shu Pu，Zhaoyi Liu，Yanru Wu，Caixi Chen，Caixi Chen，Benlin Liu，Yue Huang，Yao Wan，Pan Zhou，Ranjay Krishna International International In In Machine Learning，Machine Learning，2025 ICLR 2025 ICLR 2025 AHA：一个视觉语言的人，以实现失败的竞争，并合理地覆盖了竞争者，并合理地覆盖了杂物。众包工作流的技术。Madeleine Grunde-McLaughlin，Michelle S. Lam，Ranjay Krishna，Daniel S. Weld，Je Q rey Heer Heer ACM ACM Transactions on Computer-Human互动Neurips Neurips Neurips 2024 Dist Me Night Me。Jieyu Zhang, Weikai Huang, Zixian Ma, Oscar Michel, Dong He, Tanmay Gupta, Wei-Chiu Ma, Ali Farhadi, Aniruddha Kembhavi, Ranjay Krishna Advances in neural information processing systems, 2024 NeurIPS 2024 Visual Sketchpad: Sketching as a Visual Chain of Thought for Multimodal Language Models .Yushi Hu*，Weijia Shi*，Xingyu Fu，Dan Roth，Mari Ostendorf，Luke Zettlemoyer，Noah A Smith*，Ranjay Krishna*神经信息处理系统的进步，2024年Neurips 2024 Neurips 2024多语言多样性多样性多样性的多样性改善视觉语言表现。Thao Nguyen, Matthew Wallingford, Sebastin Santy, Wei-Chiu Ma, Sewoong Oh, Ludwig Schmidt, Pang Wei Koh, Ranjay Krishna* Advances in neural information processing systems, 2024 Spotlight Paper award (awarded to top 5%) NeurIPS 2024 The Unmet Promise of Synthetic Training Images: Using Retrieved Real Images Per- forms Better .Scott Geng，Cheng-Yu Hsieh，Vivek Ramanujan，Matthew Wallingford，Chun-Liang Li，Pang Wei Koh*，Ranjay Krishna*神经信息处理系统的进步，2024 Neurips，Neurips 2024 2024 ActionAtlas：Actionatlas：a Videoqa-benchmark for Videoqa Benchmark for-Frain grave grave grave vrained Capention conterition。Mohammadreza Salehi, Jae Sung Park, Aditya Kusupati, Ranjay Krishna , Yejin Choi, Hannaneh Hajishirzi, Ali Farhadi Advances in neural information processing systems, 2024 NeurIPS 2024 NaturalBench: Evaluating Vision-Language Models on Natural Adversarial Samples .Wenxuan Peng，Baiqi Li，Zhiqiu Lin，Jean de Dieu Nyandwi，Zixian MA，Simran Khanuja，Deva Ramanan，Ranjay Krishna，Graham Neubig在神经信息处理系统中的进步，2024 Neurips 2024 Neurips 2024 Neurips 2024 Superpuse Supperections singleferess singleferess inderfection in Deciatsions nicledere nitferations in Deciatsions niclederiate bulyse nitferiations in Deciatsions anderfelions in Deciatsions：多个世代。Ethan Shen，Alan Fan，Sarah M Pratt，Jae Sung Park，Matthew Wallingford，Sham M Kakade，Ari Holtzman，Ari Holtzman，Ranjay Krishna，Ali Farhadi，Aditya Kusupati在神经信息处理系统中的进步，2024
枪支立法——司法部计划办公室
PETER W. RODINO, JR.，新泽西州，奥里曼 JACKROOKS，德克萨斯州 EDWARD HUTCHINSON，密歇根州 ROBERT W. KAS'rENMEIER，威斯康星州 ROBERT MCCLORY，伊利诺伊州 DON EDWARDS，宾夕法尼亚州 TOM RAILSBACK，伊利诺伊州 WILLIAM L. HUNGATE，密苏里州 CHARLES E. WIGGINS，加利福尼亚州 JOHN CONYERS, JR.，密歇根州 LIAMILTON FISR, JR.，纽约州 JOSHUA EILBERG，宾夕法尼亚州 M. CALDWELL BUTLER，弗吉尼亚州 WALTER FLOWERS，阿拉巴马州 WlLLlAM S. COITEL，明尼苏达州 J'A.LIJES R. MANN，南加州 CARLOS J. LIFOORHEAD，加利福尼亚州 PAUL S. SARBANES，印第安纳州 JOHN 111. ASRBROOK，俄亥俄州 JOHN 112. SEIBERLING，俄亥俄州 ITEM J. HYDE，伊利诺伊州 G. G. DANIELSON，印第安纳州 TEVERAS N. KINDNESS，俄亥俄州 ROBERT F. DRILLAN，马萨诸塞州 BARBARA JORDAJ，德克萨斯州 RAY THORNTON，阿肯色州 ELIZABETR HOLTZMAN，纽约州 EDWARD MEZVINSKY，爱荷华州 HERMAN BADILLO，纽约州 R0IANO L. UAZZOLt，肯塔基州 EDWARD W. PATTISON，纽约州 CHRISTOPHER J. DODD，康涅狄格州 WILLIAM J. HUGHES，新泽西州 MARTIN A. RUSSO，伊利诺伊州
使用机器学习和横断面及纵向磁共振成像数据对阿尔茨海默病和额颞叶痴呆进行分类
Abdi, H., Williams, LJ, & Valentin, D. (2013)。多因素分析：多表和多块数据集的主成分分析。Wiley 跨学科评论：计算统计学，5，149 – 179。https://doi.org/10.1002/wics.1246 Agostinho, D., Caramelo, F., Moreira, AP, Santana, I., Abrunhosa, A., & Castelo-Branco, M. (2022)。结合结构 MR 和扩散张量成像对阿尔茨海默病的存在进行分类，其性能与 MR 结合淀粉样蛋白正电子发射断层扫描相同：一种数据集成方法。 Frontiers in Neuroscience, 15, 638175。https://doi.org/10.3389/fnins.2021.638175 Albert, MS, DeKosky, ST, Dickson, D., Dubois, B., Feldman, HH, Fox, NC, Gamst, A., Holtzman, DM, Jagust, WJ, Petersen, RC, Snyder, PJ, Carrillo, MC, Thies, B., & Phelps, CH (2011)。阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍的诊断：美国国立老龄化研究所-阿尔茨海默病协会工作组关于阿尔茨海默病诊断指南的建议。 Alzheimer's Dement , 7 , 270 – 279. https://doi.org/10.1016/j.jalz. 2011.03.008 Avants, BB, Cook, PA, Ungar, L., Gee, JC, & Grossman, M. (2010). 痴呆症导致白质完整性和皮质厚度相关降低：一项采用稀疏典型相关分析的多变量神经影像学研究。 NeuroImage，50，1004 – 1016。https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.01.041 Bachli，MB，Sedeño，L.，Ochab，JK，Piguet，O.，Kumfor，F.，Reyes，P.，Torralva，T.，Roca，M.，Cardona，JF，Campo， CG，埃雷拉，E.，
神经退行性疾病
1。Wilson，D。M.，第三名；库克森，M。R。； Van den Bosch，L。； Zetterberg，H。； Holtzman，D.M。； Dewachter，I。神经退行性疾病的标志。 Cell 2023，186，693–714。 2。 Lamptey，R。N. L。; Chaulagain，b。 Trivedi，r。哥特瓦尔（A。）； Layek，b。辛格，J。 对常见神经退行性疾病的回顾：当前的治疗方法和纳米疗法的潜在作用。 国际分子科学杂志2022，23。 3。 Mendez，M。F。; McMurtray，A。M。神经退行性疾病。 在压力百科全书中（第二版），Fink，G。，编辑。 学术出版社2007，840–844。 4。 Verkhratsky，A。; Butt，A。M.第11章 - 神经退行性疾病。 在Verkhratsky的Neuroglia中，A。; Butt，A。M.，编辑。 学术出版社2023，563–598。 5。 Gupta，A。 第1章 - 神经退行性疾病。 在神经退行性疾病中的人胱天蛋白酶和神经元凋亡中，Gupta，A。编辑。 学术出版社2022，1-67。 6。 suescun，J。; Chandra，S。; Schiess，M。C.第13章 - 神经炎症在神经退行性疾病中的作用。 在转化炎症中，演员J. K。; Smith，K。C.，编辑。 学术出版社2019，241–267。 7。 Dugger，B。N。; Dickson，D。W.神经退行性疾病的病理学。 冷弹港。 观点。 生物。 2017，9。 8。 通过源自间充质干细胞（MSC）的细胞外囊泡（EV）治疗神经退行性疾病的新策略。Wilson，D。M.，第三名；库克森，M。R。； Van den Bosch，L。； Zetterberg，H。； Holtzman，D.M。； Dewachter，I。神经退行性疾病的标志。Cell 2023，186，693–714。2。Lamptey，R。N. L。; Chaulagain，b。 Trivedi，r。哥特瓦尔（A。）； Layek，b。辛格，J。 对常见神经退行性疾病的回顾：当前的治疗方法和纳米疗法的潜在作用。 国际分子科学杂志2022，23。 3。 Mendez，M。F。; McMurtray，A。M。神经退行性疾病。 在压力百科全书中（第二版），Fink，G。，编辑。 学术出版社2007，840–844。 4。 Verkhratsky，A。; Butt，A。M.第11章 - 神经退行性疾病。 在Verkhratsky的Neuroglia中，A。; Butt，A。M.，编辑。 学术出版社2023，563–598。 5。 Gupta，A。 第1章 - 神经退行性疾病。 在神经退行性疾病中的人胱天蛋白酶和神经元凋亡中，Gupta，A。编辑。 学术出版社2022，1-67。 6。 suescun，J。; Chandra，S。; Schiess，M。C.第13章 - 神经炎症在神经退行性疾病中的作用。 在转化炎症中，演员J. K。; Smith，K。C.，编辑。 学术出版社2019，241–267。 7。 Dugger，B。N。; Dickson，D。W.神经退行性疾病的病理学。 冷弹港。 观点。 生物。 2017，9。 8。 通过源自间充质干细胞（MSC）的细胞外囊泡（EV）治疗神经退行性疾病的新策略。Lamptey，R。N. L。; Chaulagain，b。 Trivedi，r。哥特瓦尔（A。）； Layek，b。辛格，J。对常见神经退行性疾病的回顾：当前的治疗方法和纳米疗法的潜在作用。国际分子科学杂志2022，23。3。Mendez，M。F。; McMurtray，A。M。神经退行性疾病。 在压力百科全书中（第二版），Fink，G。，编辑。 学术出版社2007，840–844。 4。 Verkhratsky，A。; Butt，A。M.第11章 - 神经退行性疾病。 在Verkhratsky的Neuroglia中，A。; Butt，A。M.，编辑。 学术出版社2023，563–598。 5。 Gupta，A。 第1章 - 神经退行性疾病。 在神经退行性疾病中的人胱天蛋白酶和神经元凋亡中，Gupta，A。编辑。 学术出版社2022，1-67。 6。 suescun，J。; Chandra，S。; Schiess，M。C.第13章 - 神经炎症在神经退行性疾病中的作用。 在转化炎症中，演员J. K。; Smith，K。C.，编辑。 学术出版社2019，241–267。 7。 Dugger，B。N。; Dickson，D。W.神经退行性疾病的病理学。 冷弹港。 观点。 生物。 2017，9。 8。 通过源自间充质干细胞（MSC）的细胞外囊泡（EV）治疗神经退行性疾病的新策略。Mendez，M。F。; McMurtray，A。M。神经退行性疾病。在压力百科全书中（第二版），Fink，G。，编辑。学术出版社2007，840–844。4。Verkhratsky，A。; Butt，A。M.第11章 - 神经退行性疾病。在Verkhratsky的Neuroglia中，A。; Butt，A。M.，编辑。学术出版社2023，563–598。5。Gupta，A。 第1章 - 神经退行性疾病。 在神经退行性疾病中的人胱天蛋白酶和神经元凋亡中，Gupta，A。编辑。 学术出版社2022，1-67。 6。 suescun，J。; Chandra，S。; Schiess，M。C.第13章 - 神经炎症在神经退行性疾病中的作用。 在转化炎症中，演员J. K。; Smith，K。C.，编辑。 学术出版社2019，241–267。 7。 Dugger，B。N。; Dickson，D。W.神经退行性疾病的病理学。 冷弹港。 观点。 生物。 2017，9。 8。 通过源自间充质干细胞（MSC）的细胞外囊泡（EV）治疗神经退行性疾病的新策略。Gupta，A。第1章 - 神经退行性疾病。在神经退行性疾病中的人胱天蛋白酶和神经元凋亡中，Gupta，A。编辑。学术出版社2022，1-67。6。suescun，J。; Chandra，S。; Schiess，M。C.第13章 - 神经炎症在神经退行性疾病中的作用。在转化炎症中，演员J. K。; Smith，K。C.，编辑。学术出版社2019，241–267。7。Dugger，B。N。; Dickson，D。W.神经退行性疾病的病理学。 冷弹港。 观点。 生物。 2017，9。 8。 通过源自间充质干细胞（MSC）的细胞外囊泡（EV）治疗神经退行性疾病的新策略。Dugger，B。N。; Dickson，D。W.神经退行性疾病的病理学。冷弹港。观点。生物。2017，9。 8。 通过源自间充质干细胞（MSC）的细胞外囊泡（EV）治疗神经退行性疾病的新策略。2017，9。8。通过源自间充质干细胞（MSC）的细胞外囊泡（EV）治疗神经退行性疾病的新策略。Palanisamy，C。P。; Pei，J。； Alugoju，P。; Anthikapalli，N。V. A。; Jayaraman，S。； Veeraraghavan，V。P。; Gopathy，s。;罗伊（J. R.） Janaki，C。S。； Thalamati，d。;等。Theranostics 2023，13，4138–4165。9。CAS内容收集。https://www.cas.org/about/cas-content（2023年5月2日访问）。 10。 痴呆症。 https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dementia（2024年2月27日访问）。 11。 是什么原因导致阿尔茨海默氏病？ https://www.nia.nia.gov/health/alzheimers-causes-and-causes-and-causes-and-ca- cas-- factor/hat-causes-alzheimers-disease＃：〜：text = text = to text = to％20 live％独对依赖。 （2024年2月27日访问）。 12。 阿尔茨海默氏病的大脑会发生什么？ https://www.nia.nih.gov/health/alzheimers-https://www.cas.org/about/cas-content（2023年5月2日访问）。10。痴呆症。https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dementia（2024年2月27日访问）。 11。 是什么原因导致阿尔茨海默氏病？ https://www.nia.nia.gov/health/alzheimers-causes-and-causes-and-causes-and-ca- cas-- factor/hat-causes-alzheimers-disease＃：〜：text = text = to text = to％20 live％独对依赖。 （2024年2月27日访问）。 12。 阿尔茨海默氏病的大脑会发生什么？ https://www.nia.nih.gov/health/alzheimers-https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dementia（2024年2月27日访问）。11。是什么原因导致阿尔茨海默氏病？https://www.nia.nia.gov/health/alzheimers-causes-and-causes-and-causes-and-ca- cas-- factor/hat-causes-alzheimers-disease＃：〜：text = text = to text = to％20 live％独对依赖。（2024年2月27日访问）。12。阿尔茨海默氏病的大脑会发生什么？https://www.nia.nih.gov/health/alzheimers-https://www.nia.nih.gov/health/alzheimers-
植物基因组编辑面临的巨大挑战
世界依赖农业，而农业本身也面临着巨大的挑战，例如满足不断增长的人口对食物、纤维和生物能源的需求。必须利用不断减少的可耕地面积来满足这些需求，同时还要适应导致洪水、干旱和高温更频繁的气候变化，以及培育能够抵抗疾病和害虫且几乎不使用有害环境的化学物质的农作物。所有这些挑战都需要创新的解决方案，这些解决方案将源自植物科学和农业领域的基础和应用研究，包括基因组编辑。基因组编辑是指实现精确的基因组修改，例如在细胞或生物体中对 DNA 进行位点特异性插入、删除、替换和表位等位基因改变。基因组编辑基本上是基于体内 DNA 双链断裂 (DSB)，这种断裂是由经过编程以识别预选基因组位点的工程内切酶诱导的，并利用细胞 DSB 修复机制 (Carroll, 2014)。可编程核酸酶包括巨核酸酶（ Gong 和 Golic，2003 年）、锌指核酸酶 (ZFN)（Urnov 等人，2005 年）、转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN)（Christian 等人，2010 年；Li 等人，2011 年）和成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR) 相关核酸酶 (Cas)（Jinek 等人，2012 年；Cong 等人，2013 年；Mali 等人，2013 年）。此外，工程化核酸酶变体可以在没有 DSB 的情况下进行基因组编辑（例如，通过引起 DNA 单链断裂）（Rees and Liu，2018 年）或表观基因组编辑（完全没有 DNA 断裂，也没有 DSB 修复）（Holtzman and Gersbach，2018 年）。基因组编辑已成为最重要的生物技术工具，它促进了我们的生物学知识和生物技术领域本身的增长，并做出了巨大贡献，推动了工业、医学和农业的快速发展。在过去的 10 年中，我们目睹了基于 CRISPR 的基因组编辑技术的快速发展及其在植物功能基因组学和作物改良等各个领域的应用。植物中的基因组编辑技术包括序列特异性核酸酶的工程设计、编辑试剂的递送、编辑事件的产生和选择以及完整植物的表征和利用，这对公众接受基因组编辑植物和监管部门的批准具有进一步的影响。在过去的十年中，基因组编辑平台已经建立并应用于 45 多个植物属（Shan et al.，2020）。然而，为了更好地理解基因组编辑的分子和遗传机制、持续改进和植物中基因组编辑技术的新应用，仍然需要进行大量的研究工作。具体而言，植物基因组编辑面临如下主要挑战。
在线空模式中的缺陷识别通过深度学习的帮助
处理步骤，但对于带有可变音调的打印图案，它的灵活性较小。此外，将DSA应用于高量制造的主要挑战之一是观察到的缺陷密度，该缺陷密度分别大于所需的缺陷密度为1和0.01缺损cm 2用于记忆和逻辑应用。最常见的缺陷是桥梁和位错。，即使EUVL也没有缺陷问题，如先前的工作4、5所述，并且被证明会导致桥梁缺陷。为了解决大型缺陷密度的关注，尤其是在DSA中，采用各种过程的选择步骤来确定可以减少整体缺陷密度的重要因素；优化步骤包括不同的退火条件，表面模式的周期性，指南线的宽度，模式的地形以及背景化学等。对于列出的处理步骤的每一个组合，进行扫描电子显微镜（SEM）图像的缺陷检查以评估处理条件的性能是必不可少的。这涉及为统计目的收集足够数量的SEM图像，并手动执行缺陷检测或使用图像处理工具。随着处理步骤的不同组合的数量增加，缺陷的手动标记效率低下。解决方案之一是使用新兴的深度学习算法来检测和分类不同类型的缺陷。在材料科学领域，已经应用了许多算法来从给定的图像集中学习复杂的缺陷特征。例如，（1）Xie等。6使用多级支持向量机算法来检测印刷电路板和晶圆中最常见的缺陷。这些缺陷涉及环，半圆，簇和划痕。（2）Zheng和Gu 7采用了学习算法的机器，以检测具有高准确性的石墨烯中多个空缺数量。（3）Tabernik等。8报道了一项研究，在该研究中，他们利用基于细分的深度学习体系结构从某些工业应用的角度来检测成品中的表面异常。对缺陷的深度学习辅助识别不仅限于材料科学领域，因此已在其他各个领域中用于诸如下水道管道9、10和水果缺陷检测中的缺陷检测。11我们认为，使用这种自动化方法来计算不同类型的缺陷，并指定其在线路和空间（L/S）模式中的位置，可以帮助过程工程师快速收集足够的统计数据，并提供更准确，更一致的方法来评估每个处理条件的组合。通常，需要大量培训样本以确保网络的高精度。不幸的是，如前所述，由于人类的努力和专业知识所需的负载，因此要求SEM图像中存在的缺陷标记的时间耗时的过程。这为收集足够的数据构成了深度学习网络所需的精度的障碍。13，14另一种数据增强方法是通过执行模拟来扩展数据集。数据增强是一种可行的选择，可以通过利用原始数据集中的更多信息来夸大培训数据集。如Shorten和Khoshgoftaar的评论论文所讨论的，12个增强策略包括几何和颜色变换，随机擦除和特征空间扩展。翻转图像是最简单，最便宜的策略之一，结合了其他几何形状转换，旋转和缩放的几何变换可提高深度学习算法的准确性。在Carrasco-Davis等人的天文事件的分类中探索了这种策略，15，其中作者依靠基于物理的模型来生成模拟数据集。参考。16，如Holtzman等人所述，使用点散射模型生成的模拟数据集为雷达图像模拟。17与真实的数据集混合在一起，可以提高船舶合成孔径雷达图像中目标识别的准确性。在这项工作中，使用最小的SEM数据集进行培训[O（100）图像]，我们使用了一个受良好版本3的启发的对象分类和检测网络。在剪切 - 索尔沃退火条件下使用圆柱体组成共聚物进行实验后，收集了SEM数据集。19网络中的卷积层和过滤器的数量已针对网络的准确性进行了优化。实施了各种激活功能和不同损失功能的进一步检查。使用两种策略夸大了具有有限数量SEM图像的初始数据集：（1）几何转换