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bismuth ferrite
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新的STEM数据分析方法揭示铁电材料的相演化
研究人员开发了一种新的基于场的方法来分析原子分辨率的扫描透射电子显微镜（STEM）数据，将图像表示为空间变化的潜在布拉格场。该方法提供了晶体有序度、晶格位移、应变和旋转的连续图，是对传统原子寻找技术的更具可解释性的补充。该框架应用于研究Sm取代的BiFeO3，揭示了铁电畴的系统演化以及随着Sm浓度增加而出现的倍周期Pnma相。
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新的主动学习框架提高了显微镜数据质量
研究人员为自主显微镜开发了一种新的主动学习框架，该框架使用高斯过程和物理信息质量控制滤波器。该方法旨在通过在采集过程中自动识别和排除低质量或噪声数据来提高结构-属性学习的可靠性。在钛酸铅薄膜上的评估表明，这种门控方法优于标准主动学习和随机采样，从而获得更准确的预测。该框架已成功部署在铁酸铋薄膜的实时实验中，支持科学发现的混合自主模型。