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A large language model-powered literature review for high-angle annular dark field imaging

CHINESE PHYSICS B 2024年第9期33卷 76-81页

作者： Yuan, Wenhao Peng, Cheng He, Qian Natl Univ Singapore Coll Design & Engn Dept Mat Sci & Engn 9 Engn Dr 1EA 03-09 Singapore 117575 Singapore Natl Univ Singapore Ctr Hydrogen Innovat E81 Engn Dr 3 Singapore 117580 Singapore

High-angle annular dark field (HAADF) imaging in scanning transmission electron microscopy (STEM) has become an indispensable tool in materials science due to its ability to offer sub-& Aring; resolution and provide chemical information through Z-contrast. This study leverages large language models (LLMs) to conduct a comprehensive bibliometric analysis of a large amount of HAADF-related literature (more than 41000 papers). By using LLMs, specifically ChatGPT, we were able to extract detailed information on applications, sample preparation methods, instruments used, and study conclusions. The findings highlight the capability of LLMs to provide a new perspective into HAADF imaging, underscoring its increasingly important role in materials science. Moreover, the rich information extracted from these publications can be harnessed to develop AI models that enhance the automation and intelligence of electron microscopes.

关键词： large language models high-angle annular dark field imaging deep learning 87.64.ee 84.35.+i 87.64.mf 01.30.-y TRANSMISSION ELECTRON-MICROSCOPY BIMETALLIC PTSN CATALYSTS PROPANE DEHYDROGENATION STEM

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