Mayer, KM & Hafner, JH Cảm biến cộng hưởng plasmon bề mặt cục bộ. Hóa. Rev 111, 3828 tầm 3857 (2011).
Langer, J. và cộng sự. Hiện tại và tương lai của tán xạ Raman tăng cường bề mặt. ACS Nano 14, 28 tầm 117 (2020).
Willets, KA, Wilson, AJ, Sundaresan, V. & Joshi, PB Hình ảnh siêu phân giải và plasmonics. Hóa. Rev 117, 7538 tầm 7582 (2017).
Brongersma, ML, Halas, NJ & Nordlander, P. Khoa học và công nghệ chất mang nóng do Plasmon gây ra. Nat. Công nghệ nano. 10, 25 tầm 34 (2015).
Baffou, G. & Quidant, R. Nanoplasmonics cho hóa học. Hóa. Sóc. Rev 43, 3898 tầm 3907 (2014).
Park, W., Lu, D. & Ahn, S. Plasmon tăng cường đảo ngược phát quang. Hóa. Sóc. Rev 44, 2940 tầm 2962 (2015).
Gu, M. và cộng sự. Nanoplasmonics: biên giới của pin mặt trời quang điện. Quang âm nano 1, 235 tầm 248 (2012).
Azzam, SI và cộng sự. Mười năm của spaser và laser nano plasmon. Khoa học ánh sáng ứng dụng 9, 90 (2020).
Abadeer, NS & Murphy, CJ Những tiến bộ gần đây trong liệu pháp nhiệt trị ung thư sử dụng hạt nano vàng. J. Vật lý. Hóa. C 120, 4691 tầm 4716 (2016).
Xavier, J., Yu, DS, Jones, C., Zossimova, E. & Vollmer, F. Cảm biến quang tử nano và nanoplasmonic lượng tử: hướng tới các phòng thí nghiệm khoa học sinh học quang học lượng tử trên chip. Quang âm nano 10, 1387 tầm 1435 (2021).
Chu, Z.-K. et al. plasmonic lượng tử được áp dụng. Ăn xin. Lượng tử Electron. 65, 1 tầm 20 (2019).
Henry, A.-I. et al. Cấu trúc tương quan và nghiên cứu tính chất quang học của hạt nano plasmon. J. Vật lý. Hóa. C 115, 9291 tầm 9305 (2011).
Carleo, G. và cộng sự. Học máy và khoa học vật lý. Rev. Vật lý. 91, 045002 (2019).
Butler, KT, Davies, DW, Cartwright, H., Isayev, O. & Walsh, A. Học máy cho khoa học vật liệu và phân tử. Thiên nhiên 559, 547 tầm 555 (2018).
Brown, KA, Brittman, S., Maccaferri, N., Jariwala, D. & Celano, U. Máy học trong khoa học nano: dữ liệu lớn ở quy mô nhỏ. Lá thư Nano. 20, 2 tầm 10 (2020).
Vahidzadeh, E. & Shankar, K. Dự đoán dựa trên mạng lưới thần kinh nhân tạo về các tính chất quang học của cơ sở hạ tầng plasmonic lõi hình cầu vỏ. Vật liệu nano 11, 633 (2021).
Malkiel, I. et al. Thiết kế và mô tả cấu trúc nano plasmonic thông qua học sâu. Khoa học ánh sáng. Appl. 7, 60 (2018).
Kim, W. và cộng sự. Quang phổ Raman tăng cường bề mặt dựa trên giấy để chẩn đoán các bệnh trước khi sinh ở phụ nữ. ACS Nano 12, 7100 tầm 7108 (2018).
Lussier, F., Missirlis, D., Spatz, JP & Masson, JF Sinh lý quang học tán xạ Raman tăng cường bề mặt dựa trên máy học cho thấy các gradient chuyển hóa đa hợp gần các tế bào. ACS Nano 13, 1403 tầm 1411 (2019).
Shi, H. và cộng sự. Thiết lập cơ sở dữ liệu tán xạ Raman tăng cường bề mặt để phân biệt các gen ức chế khối u dựa trên trí tuệ nhân tạo không có nhãn. Hậu môn. Chèm. 90, 14216 tầm 14221 (2018).
Tao, H. et al. Tổng hợp hạt nano được hỗ trợ bởi học máy. Nat. Mục sư 6, 701 tầm 716 (2021).
Yen, S.-C., Chen, Y.-L. & Su, Y.-H. Sự phát triển bộ gen vật liệu của các đặc tính cộng hưởng plasmon bề mặt của các hạt nano Au trang trí thanh nano ZnO. Vật liệu APL. 8, 091109 (2020).
Leong, YX và cộng sự. Trình thử tán xạ Raman tăng cường bề mặt (SERS): một nền tảng đa thụ thể điều khiển bằng máy học để lập hồ sơ ghép kênh cho các hương vị rượu vang. Lá thư Nano. 21, 2642 tầm 2649 (2021).
Macias, G. và cộng sự. Nếm rượu whisky bằng lưỡi nanoplasmonic lưỡng kim. Nanoscale 11, 15216 tầm 15223 (2019).
Zhang, T. và cộng sự. Dự đoán phổ hiệu quả và thiết kế nghịch đảo cho các hệ thống ống dẫn sóng plasmonic dựa trên mạng lưới thần kinh nhân tạo. phôtôn. độ phân giải 7, 368 tầm 380 (2019).
Nelson, MD & Di Vece, M. Sử dụng mạng thần kinh để cải thiện khả năng hấp thụ quang học trong các lớp perovskite halogen chứa các hạt nano bạc có vỏ lõi. Vật liệu nano 9, 437 (2019).
He, J., He, C., Zheng, C., Wang, Q. & Ye, J. Mô phỏng hạt nano plasmonic và thiết kế nghịch đảo bằng cách sử dụng máy học. Nanoscale 11, 17444 tầm 17459 (2019).
Roberts, NB & Keshavarz Hedayati, M. Một cách tiếp cận học sâu để dự đoán trước và thiết kế nghịch đảo của màu cấu trúc metasurface plasmonic. Táo. Vật lý. Lett. 119, 061101 (2021).
Wang, M., Wang, T., Cai, P. & Chen, X. Khám phá và thiết kế vật liệu nano thông qua học máy. Phương pháp nhỏ 3, 1900025 (2019).
Kelly, KL, Coronado, E., Zhao, LL & Schatz, GC Tính chất quang học của hạt nano kim loại: ảnh hưởng của kích thước, hình dạng và môi trường điện môi. J. Vật lý. Hóa. B 107, 668 tầm 677 (2003).
Li, X., Shu, J., Gu, W. & Gao, L. Mạng lưới thần kinh sâu cho mô hình cảm biến plasmonic. Opt. mẹ. Thể hiện 9, 3857 tầm 3862 (2019).
Pashkov, DM và cộng sự. Phân tích định lượng quang phổ UV-vis cho các hạt nano vàng được cung cấp bởi máy học có giám sát. J. Vật lý. Hóa. C 125, 8656 tầm 8666 (2021).
Arzola-Flores, JA & Gonzalez, AL Học máy để dự đoán sự cộng hưởng plasmon bề mặt của các khối nano vàng hoàn hảo và lõm. J. Vật lý. Hóa. C 124, 25447 tầm 25454 (2020).
Hiszpanski, AM và cộng sự. Tổng hợp vật liệu nano hiểu biết sâu sắc từ học máy của các bài báo khoa học bằng cách trích xuất, cấu trúc và trực quan hóa kiến thức. J. Chèm. Inf. Người mẫu. 60, 2876 tầm 2887 (2020).
Ashalley, E. và cộng sự. Thiết kế dựa trên học tập sâu đa nhiệm của siêu vật liệu plasmonic chirus. phôtôn. độ phân giải 8, 1213 tầm 1225 (2020).
Sajedian, I., Badloe, T. & Rho, J. Tối ưu hóa việc tạo màu từ cấu trúc nano điện môi bằng cách học tăng cường. Opt. bày tỏ 27, 5874 tầm 5883 (2019).
Liu, D., Tan, Y., Khoram, E. & Yu, Z. Đào tạo mạng lưới thần kinh sâu cho thiết kế nghịch đảo của cấu trúc nanophotonic. Quang tử ACS 5, 1365 tầm 1369 (2018).
Kasani, S., Curtin, K. & Wu, N. Đánh giá về các mẫu mảng cấu trúc nano plasmon 2D và 3D: các ứng dụng chế tạo, quản lý ánh sáng và cảm biến. Quang âm nano 8, 2065 tầm 2089 (2019).
Glotzer, SC & Solomon, MJ Tính dị hướng của các khối xây dựng và sự lắp ráp của chúng thành các cấu trúc phức tạp. Nat. Vật chất. 6, 557 tầm 562 (2007).
MacFarlane, RJ và cộng sự. Kỹ thuật siêu mạng hạt nano với DNA. Khoa học 334, 204 tầm 208 (2011).
Tao, HC et al. Tổng hợp hạt nano được hỗ trợ bởi học máy. Nat. Mục sư 6, 701 tầm 716 (2021).
Ringe, E., Van Duyne, RP & Marks, LD Cấu trúc Wulff biến đổi động học và nhiệt động học cho các hạt nano kết đôi. J. Vật lý. Hóa. C 117, 15859 tầm 15870 (2013).
Salley, D. và cộng sự. Robot khám phá vật liệu nano cho quá trình tiến hóa của Darwin về các hạt nano vàng có thể lập trình hình dạng. Nat. Cộng đồng. 11, 2771 (2020).
Pinho, B. & Torrente-Murciano, L. Dial-a-particle: sản xuất chính xác các hạt nano plasmon dựa trên thông tin tăng trưởng ban đầu – xác định lại tự động hóa để tổng hợp vật liệu chậm. Tiến lên Năng lượng Mater. 11, 2100918 (2021).
Britton, J. & Raston, CL Tổng hợp dòng chảy liên tục nhiều bước. Hóa. Sóc. Rev 46, 1250 tầm 1271 (2017).
Volk, AA, Epps, RW & Abolhasani, M. Tăng tốc phát triển vật liệu nano keo được kích hoạt bởi các lò phản ứng vi lỏng mô-đun: hướng tới thử nghiệm rô-bốt tự động. Tư vấn. Vật chất. 33, 2004495 (2021).
Coley, CW, Green, WH & Jensen, KF Học máy trong lập kế hoạch tổng hợp có sự trợ giúp của máy tính. Acc. Hóa. Độ phân giải 51, 1281 tầm 1289 (2018).
Copp, SM, Bogdanov, P., Debord, M., Singh, A. & Gwinn, E. Nhận dạng mô-đun cơ sở và thiết kế các mẫu DNA cho các cụm bạc huỳnh quang bằng máy học. Tư vấn. Vật chất. 26, 5839 tầm 5845 (2014).
Copp, SM và cộng sự. Màu huỳnh quang bằng thiết kế dựa trên dữ liệu của các cụm bạc gen. ACS Nano 12, 8240 tầm 8247 (2018).
Adorf, CS, Moore, TC, Melle, YJU & Glotzer, SC Phân tích các lộ trình tự lắp ráp bằng các thuật toán học máy không giám sát. J. Vật lý. Hóa. B 124, 69 tầm 78 (2020).
Dijkstra, M. & Luijten, E. Từ mô hình dự đoán đến học máy và kỹ thuật đảo ngược quá trình tự lắp ráp keo. Nat. Vật chất. 20, 762 tầm 773 (2021).
Nette, J., Howes, PD & deMello, AJ Quá trình tổng hợp vi lỏng của các hạt nano phát quang và plasmon: nhanh, hiệu quả và giàu dữ liệu. Tiến lên Mater. Technol. 5, 2000060 (2020).
Wu, C.-C., Pan, F. & Su, Y.-H. Cộng hưởng plasmon bề mặt của nhím biển nano vàng được điều khiển bằng quy định dựa trên máy học trong quá trình tăng trưởng qua trung gian hạt giống. quảng cáo phôtôn. độ phân giải 2, 2170031 (2021).
Mekki-Berrada, F. et al. Máy học hai bước cho phép tổng hợp hạt nano được tối ưu hóa. máy tính npj. mẹ. 7, 55 (2021).
Đồng, B. et al. Tổng hợp các AgNP hình cầu đơn phân tán bằng phương pháp Lee-Meisel tăng cường siêu âm và đánh giá nhanh thông qua học máy. siêu âm. Sonochem. 73, 105485 (2021).
Fernandes, DLA và cộng sự. Tổng hợp vi lỏng màu xanh lá cây của các hạt nano bạc monodisperse thông qua tối ưu hóa thuật toán di truyền. RSC Tư vấn 6, 95693 tầm 95697 (2016).
Fukada, K. & Seyama, M. Các thiết bị vi lỏng được điều khiển bằng máy học với các thí nghiệm thất bại. Hậu môn. Chèm. 94, 7060 tầm 7065 (2022).
Moen, E. và cộng sự. Học sâu để phân tích hình ảnh tế bào. Nat. Phương pháp 16, 1233 tầm 1246 (2019).
Phễu, ER và cộng sự. Kiểm soát kích thước trong quá trình tổng hợp keo của các hạt nano magiê plasmonic. J. Vật lý. Hóa. C 126, 563 tầm 577 (2022).
Woehrle, GH, Hutchinson, JE, Ozkar, S. & Finke, RG Phân tích dữ liệu kính hiển vi điện tử truyền qua hạt nano bằng chương trình xử lý hình ảnh phạm vi công cộng, image. Thổ Nhĩ Kỳ. J. Chem. 30, 1 tầm 13 (2006).
Wang, X. và cộng sự. Autodetect-mNP: thuật toán học máy không giám sát để phân tích tự động hình ảnh kính hiển vi điện tử truyền qua của các hạt nano kim loại. JACS Âu 1, 316 tầm 327 (2021).
Lee, B. và cộng sự. Đặc tính thống kê về hình thái của các hạt nano thông qua phân tích hình ảnh kính hiển vi điện tử dựa trên máy học. ACS Nano 14, 17125 tầm 17133 (2020).
Xu, S. và cộng sự. Phân tích học sâu các hình ảnh sóng phân cực. ACS Nano 15, 18182 tầm 18191 (2021).
Yao, L., Ou, Z., Luo, B., Xu, C. & Chen, Q. Học máy để tiết lộ động lực hạt nano từ video TEM pha lỏng. Trung tâm ACS Khoa học. 6, 1421 tầm 1430 (2020).
Zhong, Y., Li, C., Zhou, H. & Wang, G. Phát triển khả năng theo dõi hạt đơn ba chiều chống nhiễu bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh sâu. Hậu môn. Chèm. 90, 10748 tầm 10757 (2018).
Moon, G., Son, T., Lee, H. & Kim, D. Phương pháp học sâu để tăng cường phát hiện tán xạ plasmon bề mặt. Hậu môn. Chèm. 91, 9538 tầm 9545 (2019).
Ma, YP, Li, Q., Luo, JB, Huang, CZ & Zhou, J. Phép đo tán xạ phản ứng yếu của tán xạ ánh sáng cộng hưởng plasmonic với máy học. Hậu môn. Chèm. 93, 12131 tầm 12138 (2021).
Horgan, CC và cộng sự. Hình ảnh phân tử thông lượng cao thông qua quang phổ Raman hỗ trợ học sâu. Hậu môn. Chèm. 93, 15850 tầm 15860 (2021).
García de Abajo, FJ Kích thích quang học trong kính hiển vi điện tử. Rev. Vật lý. 82, 209 tầm 275 (2010).
Nelayah, J. và cộng sự. Lập bản đồ plasmon bề mặt trên một hạt nano kim loại. Nat. Vật lý. 3, 348 tầm 353 (2007).
Collins, SM & Midgley, PA Tiến bộ và cơ hội trong chụp cắt lớp EELS và EDS. siêu hiển vi 180, 133 tầm 141 (2017).
Nicoletti, O. và cộng sự. Hình ảnh ba chiều của cộng hưởng plasmon bề mặt cục bộ của các hạt nano kim loại. Thiên nhiên 502, 80 tầm 84 (2013).
Dobigeon, N. & Brun, N. Phân tích hỗn hợp quang phổ của hình ảnh quang phổ EELS. siêu hiển vi 120, 25 tầm 34 (2012).
Altmann, Y., McLaughlin, S. & Hero, A. Trộn phổ tuyến tính mạnh mẽ bằng cách sử dụng phát hiện dị thường. IEEE Trans. Điện toán. hình ảnh 1, 74 tầm 85 (2015).
Bosman, M., Watanabe, M., Alexander, DTL & Keast, VJ Lập bản đồ thông tin hóa học và liên kết bằng cách sử dụng phân tích đa biến các hình ảnh quang phổ tổn thất năng lượng điện tử. siêu hiển vi 106, 1024 tầm 1032 (2006).
Kalinin, SV et al. Tách các cơ chế khác biệt về mặt vật lý trong các cấu trúc nano plasmon hồng ngoại phức tạp thông qua quang phổ tổn thất năng lượng điện tử tăng cường học máy. Tiến lên Opt. Mater. 9, 2001808 (2021).
Linic, S., Aslam, U., Boerigter, C. & Morabito, M. Biến đổi quang hóa trên các hạt nano kim loại plasmon. Nat. Vật chất. 14, 567 tầm 576 (2015).
Mukherjee, S. và cộng sự. Sự phân ly do điện tử nóng của H2 trên các hạt nano vàng được hỗ trợ trên SiO2. Mứt. Chem. Soc. 136, 64 tầm 67 (2014).
van Schrojenstein Lantman, EM, Deckert-Gaudig, T., Mank, AJG, Deckert, V. & Weckhuysen, BM Các quá trình xúc tác được giám sát ở cấp độ nano bằng quang phổ Raman tăng cường đầu tip. Nat. Công nghệ nano. 7, 583 tầm 586 (2012).
Linic, S., Christopher, P. & Ingram, DB Cấu trúc nano kim loại-plasmonic để chuyển đổi hiệu quả năng lượng mặt trời thành năng lượng hóa học. Nat. Vật chất. 10, 911 tầm 921 (2011).
Masood, H., Toe, CY, Teoh, WY, Sethu, V. & Amal, R. Máy học để khám phá nhanh các chất xúc tác quang năng lượng mặt trời. Catal ACS. 9, 11774 tầm 11787 (2019).
Martirez, JMP, Bao, JL & Carter, EA Những hiểu biết sâu sắc về nguyên tắc đầu tiên trong quá trình xúc tác do plasmon gây ra. Annu. Rev. Phys. Chèm. 72, 99 tầm 119 (2021).
Rück, M., Garlyyev, B., Mayr, F., Bandarenka, AS & Gagliardi, A. Các hoạt động khử oxy của các chất xúc tác điện phân lõi-vỏ bạch kim căng được dự đoán bằng học máy. J. Vật lý. Hóa. Lett. 11, 1773 tầm 1780 (2020).
Chen, C. & Li, SZ Giả tính phụ thuộc vào mật độ electron hóa trị đối với các hiệu ứng không tiêu điểm trong tính chất quang học của các hạt nano kim loại. Quang tử ACS 5, 2295 tầm 2304 (2018).
Hu, W. và cộng sự. Giao thức học máy cho quang phổ Raman tăng cường bề mặt. J. Vật lý. Hóa. Lett. 10, 6026 tầm 6031 (2019).
Chu, W., Saidi, WA & Prezhdo, OV Electron nóng tồn tại lâu dài trong một hạt kim loại cho plasmonics và xúc tác: động lực học phân tử không đoạn nhiệt ab initio với máy học. ACS Nano 14, 10608 tầm 10615 (2020).
Sun, B., Fernandez, M. & Barnard, AS Học máy để dự đoán tính chất truyền điện tử của hạt nano bạc. J. Chèm. Inf. Người mẫu. 57, 2413 tầm 2423 (2017).
Nesfchi, MM và cộng sự. Chế tạo hạt nano plasmon/TiO pha tạp coban2 tấm nano phân hủy tetracycline và mô hình hóa quá trình bằng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo. mẹ. Khoa học. bán nguyệt. Quá trình. 122, 105465 (2021).
Mikolajczyk, A. và cộng sự. Một cách tiếp cận hóa trị để xác định đặc tính của vật liệu nano lai: quan điểm thiết kế an toàn và hiệu quả. Nanoscale 11, 11808 tầm 11818 (2019).
Szczerbiński, J., Gyr, L., Kaeslin, J. & Zenobi, R. Quá trình quang xúc tác dựa trên plasmon dẫn đến các sản phẩm được biết đến từ hóa học bề mặt do chùm tia điện tử và tia X gây ra. Lá thư Nano. 18, 6740 tầm 6749 (2018).
Domulevicz, L., Jeong, H., Paul, NK, Gomez-Diaz, JS & Hihath, J. Đặc tính đa chiều của động lực học đơn phân tử trong khoang nano plasmon. Tức giận. Hóa. Nội bộ Ed. 60, 16436 tầm 16441 (2021).
Tian, C. và cộng sự. Học sâu về khử nhiễu hình ảnh: tổng quan. Thần kinh Netw. 131, 251 tầm 275 (2020).
Adir, O. et al. Tích hợp trí tuệ nhân tạo và công nghệ nano cho thuốc điều trị ung thư chính xác. Tư vấn. Vật chất. 32, 1901989 (2020).
Cui, F., Yue, Y., Zhang, Y., Zhang, Z. & Zhou, HS Cải tiến cảm biến sinh học với máy học. Cảm biến ACS. 5, 3346 tầm 3364 (2020).
Jin, X., Liu, C., Xu, T., Su, L. & Zhang, X. Cảm biến sinh học trí tuệ nhân tạo: thách thức và triển vọng. Biosens. Điện sinh học. 165, 112412 (2020).
Masson, JF Cảm biến sinh học lâm sàng cộng hưởng plasmon bề mặt cho chẩn đoán y tế. Cảm biến ACS. 2, 16 tầm 30 (2017).
Cảm biến Gomes, JCM, Souza, LC & Oliveira, LC SmartSPR: phương pháp học máy để tạo ra các cảm biến dựa trên plasmon bề mặt thông minh. Biosens. Điện sinh học. 172, 112760 (2021).
Thadson, K., Visitsattapongse, S. & Pechprasarn, S. Thuật toán truy xuất pha một lần dựa trên học sâu cho ứng dụng cảm biến chỉ số khúc xạ dựa trên kính hiển vi cộng hưởng plasmon bề mặt. Khoa học Dân biểu 11, 16289 (2021).
Song, MK, Chen, SX, Hu, PP, Huang, CZ & Zhou, J. Phân tích hình ảnh tán xạ cộng hưởng plasmon tự động thông qua học sâu. Hậu môn. Chèm. 93, 2619 tầm 2626 (2021).
Weng, SZ và cộng sự. Mạng học sâu để nhận biết và định lượng quang phổ Raman tăng cường bề mặt. Phân tích 145, 4827 tầm 4835 (2020).
Erzina, M. và cộng sự. Phát hiện ung thư chính xác thông qua sự kết hợp của các bề mặt SERS được chức năng hóa và mạng lưới thần kinh tích chập với các đầu vào độc lập. Cảm biến Thiết bị truyền động B308, 127660 (2020).
Fang, XL và cộng sự. Phân biệt nhanh khối u và tế bào máu bằng quang phổ tán xạ Raman tăng cường bề mặt không nhãn và học sâu. J. Appl. Vật lý. 129, 127660 (2021).
Thợ săn, R. và cộng sự. Nền tảng SERS không nhãn quang học để phát hiện vi khuẩn nhanh chóng trong huyết thanh. Cảm biến Thiết bị truyền động B300, 126907 (2019).
Lussier, F., Thibault, V., Charron, B., Wallace, GQ & Masson, JF Các phương pháp trí tuệ nhân tạo và học sâu cho Raman và tán xạ Raman tăng cường bề mặt. Xu hướng Hậu môn. Chèm. 124, 115796 (2020).
Tiết kiệm, WJ và cộng sự. Phân tích học sâu về phổ rung động của dịch ly giải vi khuẩn để thử nghiệm độ nhạy cảm với kháng sinh nhanh chóng. ACS Nano 14, 15336 tầm 15348 (2020).
Kajendirarajah, U., Olivia Avilés, M. & Lagugné-Labarthet, F. Giải mã hình ảnh Raman được tăng cường đầu tip của ống nano carbon bằng mạng lưới thần kinh học sâu. Vật lý. Hóa. Hóa. Vật lý. 22, 17857 tầm 17866 (2020).
Zivanovic, V. và cộng sự. Cảm ứng nano quang học về tích lũy lipid do ức chế enzyme trong tế bào sống. ACS Nano 13, 9363 tầm 9375 (2019).
de Albuquerque, CDL, Sobral-Filho, RG, Poppi, RJ & Brolo, AG Giao thức kỹ thuật số để phân tích hóa học ở nồng độ cực thấp bằng tán xạ Raman tăng cường bề mặt. Hậu môn. Chèm. 90, 1248 tầm 1254 (2018).
Thrift, WJ & Ragan, R. Định lượng nồng độ chất phân tích trong chế độ phân tử đơn bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh tích chập. Hậu môn. Chèm. 91, 13337 tầm 13342 (2019).
Tiết kiệm, WJ và cộng sự. La bàn mùi dựa trên tán xạ Raman tăng cường bề mặt: định vị nhiều nguồn hóa chất và mầm bệnh. Cảm biến ACS. 4, 2311 tầm 2319 (2019).
Smith, JD và cộng sự. Thẻ chống hàng giả Plasmonic có khả năng mã hóa cao được xác thực nhanh chóng bằng máy học sâu. ACS Nano 15, 2901 tầm 2910 (2021).
LeCun, Y., Bengio, Y. & Hinton, G. Học sâu. Thiên nhiên 521, 436 tầm 444 (2015).
Lashgari, E., Liang, D. & Maoz, U. Tăng cường dữ liệu cho điện não đồ dựa trên học sâu. J. Neurosci. Phương pháp 346, 108885 (2020).
Xie, Y. và cộng sự. Cách đạt được nhận dạng tự động trong phân tích Raman bằng cách trích xuất đặc trưng quang phổ & siêu đồ thị thích ứng. Quang phổ. Hành động A 222, 117086 (2019).
Vì vậy, S., Badloe, T., Noh, J., Bravo-Abad, J. & Rho, J. Học sâu đã kích hoạt thiết kế nghịch đảo trong âm hình nano. Quang âm nano 9, 1041 tầm 1057 (2020).
Xu, X., Aggarwal, D. & Shankar, K. Dự đoán thuộc tính tức thời và thiết kế nghịch đảo của cấu trúc nano plasmon sử dụng máy học: ứng dụng hiện tại và hướng đi trong tương lai. Vật liệu nano 12, 633 (2022).
Kabir, HMD, Khosravi, A., Hosen, MA & Nahavandi, S. Định lượng độ không đảm bảo dựa trên mạng thần kinh: khảo sát các phương pháp luận và ứng dụng. Quyền truy cập IEEE 6, 36218 tầm 36234 (2018).
Jospin, LV, Laga, H., Boussaid, F., Buntine, W. & Bennamoun, M. Mạng thần kinh bayesian thực hành – hướng dẫn dành cho người dùng học sâu. Điện toán IEEE. thông minh. tạp chí. 17, 29 tầm 48 (2022).
Deng, C., Ji, X., Rainey, C., Zhang, J. & Lu, W. Tích hợp học máy với tri thức của con người. iScience 23, 101656 (2020).
Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V. & Gabrilovich, E. Đánh giá về học máy quan hệ đối với biểu đồ tri thức. Proc. IEEE 104, 11 tầm 33 (2016).
Adadi, A. & Berrada, M. Nhìn trộm bên trong hộp đen: một cuộc khảo sát về trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được. Quyền truy cập IEEE 6, 52138 tầm 52160 (2018).
Gilpin, LH và cộng sự. Giải thích các giải thích: tổng quan về khả năng diễn giải của học máy. TRONG Proc. Hội nghị quốc tế lần thứ 2018 của IEEE về Khoa học dữ liệu và Phân tích nâng cao (DSAA) lần thứ 5 năm XNUMX 80 Chân89 (IEEE, 2018).
Linardatos, P., Papastefanopoulos, V. & Kotsiantis, S. AI có thể giải thích được: đánh giá về các phương pháp có thể diễn giải bằng máy học. Xáo trộn 23, 18 (2021).
Lipton, ZC Huyền thoại về khả năng diễn giải mô hình: trong học máy, khái niệm về khả năng diễn giải vừa quan trọng vừa khó hiểu. Hàng đợi 16, 31 tầm 57 (2018).
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.nature.com/articles/s41565-022-01284-0
