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Artificial neural network approach for multiphase segmentation of battery electrode nano-CT images

npj Computational Materials 2022年第1期8卷 255-265页

作者： Zeliang Su Etienne decencière Tuan-Tu Nguyen Kaoutar El-Amiry vincent de andrade Alejandro A.Franco Arnaud demortière Laboratoire de Réactivitéet Chimie des Solides(LRCS) CNRS UMR 7314Universitéde Picardie Jules VerneHub de l’EnergieRue Baudelocque80039Amiens CedexFrance Réseau sur le Stockage Electrochimique de l’Energie(RS2E) CNRS FR 3459Hub de l’EnergieRue Baudelocque80039Amiens CedexFrance MINES ParisTech–PSL Research University CMMCenter for Mathematical Morphology35 rue Saint HonoréFontainebleauFrance Renault Technocentre 78084GuyancourtFrance Advanced Photon Source Argonne National LaboratoryLemontUSA Institut Universitaire de France 101 Boulevard Saint Michel75005ParisFrance ALISTORE-European Research Institute CNRS FR 3104Hub de l’EnergieRue Baudelocque80039Amiens CedexFrance

The segmentation of tomographic images of the battery electrode is a crucial processing step,which will have an additional impact on the results of material characterization and electrochemical ***,manually labeling X-ray CT images(XCT)is time-consuming,and these XCT images are generally difficult to segment with histographical *** propose a deep learning approach with an asymmetrical depth encode-decoder convolutional neural network(CNN)for real-world battery material *** network achieves high accuracy while requiring small amounts of labeled data and predicts a volume of billions voxel within few *** applying supervised machine learning for segmenting real-world data,the ground truth is often *** results of segmentation are usually qualitatively justified by visual *** try to unravel this fuzzy definition of segmentation quality by identifying the uncertainty due to the human bias diluted in the training *** CNN trainings using synthetic data show quantitative impact of such uncertainty on the determination of material’s ***-XCT datasets of various battery materials have been successfully segmented by training this neural network from *** will also show that applying the transfer learning,which consists of reusing a well-trained network,can improve the accuracy of a similar dataset.

关键词： neural network battery

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Fractal dimensionality for non-crystalline materials under high-pressure conditions

Fractal dimensionality for non-crystalline materials under h...

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中国晶体学会第六届学术年会暨会员代表大会（极端条件晶体材料分会）

作者： Haozhe Liu Renfeng Li Liangliang Li Luhong Wang vincent de andrade Karena W.Chapman Tony Yu Yanbin Wang Mark L.Rivers Francesco de Carlo Peter J.Chupas HPSTAR Beijing & Changchun Harbin Institute of Technology Advanced Photon Source Argonne National Laboratory Geo Soil Enviro CARS Center for Advanced Radiation SourcesThe University of Chicago

After the discovery of the fractal nature in many metallic glasses at ambient conditions,the high pressure researches proposed"universal"fractional non-cubic power law for density of metallic glasses,and the constant ...

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