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华北图4.利用卷积神经网络进行材料缺陷自动检测的流程图AI可以提升图谱表征的质量和效率。【图文简介】图1. AI辅助的材料科学与工程概念图AI与传统理论计算最大的不同，分部就是AI神经网络可以通过对材料数据库的主动、分部深度学习获得经验知识，从而根据结构组分预测新材料的性质，规划化学合成路径，提高图谱表征的质量及效率，对满足要求的材料进行全谱搜索，基于多层次神经网络建立全新的材料基因组构效关系，从而大大提高材料研发的效率和自动化程度。

京津图3.蒙特卡洛树搜索与神经网络结合规划化学合成的原理示意图AI可以辅助规划化学合成路线。路松峰博士，唐电教授，博士生导师。在模块I识别出缺陷位置和边界框后，网绿使用模块II消除误报，最后使用模块III确定缺陷的形状和尺寸。

文章以封面形式发表在《AdvancedIntelligentSystems》-Wiley. 第一作者沙武鑫，色电华中科技大学计算机学院/电气学院交叉创新博士研究生。长期从事人工智能，力交信息安全和量子计算等方面的研究。

1967年毕业于西安交通大学，易全1981年获得华中工学院硕士学位，易全1986年获得加拿大Calgary大学博士学位，1988年回华中理工大学工作，2007年当选为中国科学院院士。

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