Reward driven workflows for unsupervised explainable analysis of phases and ferroic variants from atomically resolved imaging data

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Barakati, Kamyar, Liu, Yu, Nelson, Chris, Ziatdinov, Maxim A., Zhang, Xiaohang, Takeuchi, Ichiro, Kalinin, Sergei V.
Format:	Preprint
Publié:	2024
Sujets:	Materials Science Human-Computer Interaction Machine Learning
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https://arxiv.org/abs/2411.12612