Five-second STEM dislocation tomography for 300 nm thick specimen assisted by deep-learning-based noise filtering

Yifang Zhao, Suguru Koike, Rikuto Nakama, Shiro Ihara, Masatoshi Mitsuhara, Mitsuhiro Murayama, Satoshi Hata, Hikaru Saito

研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 学術誌 › 査読

2 被引用数 (Scopus)

フィンガープリント

「Five-second STEM dislocation tomography for 300 nm thick specimen assisted by deep-learning-based noise filtering」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

Earth and Planetary Sciences

Medicine and Dentistry

Physics

Engineering

Material Science