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TOOL · CL_254884 · Sep 15 · 04:00

深度学习框架实现更快、跨材料的叠层重建

研究人员开发了一种新颖的深度学习框架用于叠层相位重建，显著降低了与大规模4D-STEM数据相关的计算成本。该新方法直接从衍射测量中预测全场相位图，绕过了迭代优化。值得注意的是，该模型展示了有效的零样本跨材料迁移能力，无需目标域微调即可成功重建AuPd和MoS$_2$等材料的相位图。与传统的迭代方法相比，直接的局部到全局流水线将重建时间缩短了10倍。