Multi-scale simplified residual convolutional neural network model for predicting compositions of binary magnesium alloys
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a multi-scale simplified residual convolutional neural network (MS-SRCNN) for the precise prediction of Mg-Nd binary alloy compositions from scanning electron microscope (SEM) images. A multi-scale data structure is established by spatially aligning and stacking SEM images at different magnifications. The MS-SRCNN significantly reduces computational runtime by over 90 % compared to traditional architectures like ResNet50, VGG16, and VGG19, without compromising prediction accuracy. The model demonstrates more excellent predictive performance, achieving a >5 % increase in R 2 compared to single-scale models. Furthermore, the MS-SRCNN exhibits robust composition prediction capability across other Mg-based binary alloys, including Mg-La, Mg-Sn, Mg-Ce, Mg-Sm, Mg-Ag, and Mg-Y, thereby emphasizing its generalization and extrapolation potential. This research establishes a non-destructive, microstructure-informed composition analysis framework, reduces characterization time compared to traditional experiment methods and provides insights into the composition-microstructure relationship in diverse material systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».