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000154694 005__ 20250513101704.0
000154694 037__ $$aTAZ-TFG-2023-2981
000154694 041__ $$aspa
000154694 1001_ $$aSimón Aznar, Jorge
000154694 24200 $$aArtificial Intelligence Applied to the treatment of images generated by transmission electron microscopy
000154694 24500 $$aInteligencia Artificial aplicada al tratamiento de imágenes generadas por microscopía electrónica de transmisión
000154694 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2023
000154694 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000154694 520__ $$aEl objetivo principal del presente trabajo es la implementación de distintas técnicas con Inteligencia Artificial para el filtrado de ruido de imágenes generadas por Microscopía electrónica de transmisión de barrido (STEM) de una película delgada de un ferroeléctrico sobre un buffer conductor, cuya estructura cristalina posee dos orientaciones distintas. Por tanto, nuestros objetivos se centran en el filtrado del ruido, además del reconocimiento de inestabilidades en la muestra debidas a la deriva térmica, discontinuidades, movimientos oscilatorios, aberraciones del microscopio, etc. Y finalmente, la validación del modelo para ambas orientaciones cristalinas. Para ello han sido diseñaados varios modelos de Redes Neuronales (RRNN) mediante el uso del lenguaje de programación Python, que permite beneficiarse de la plataforma TensorFlow con sus librerías de Keras, así como otras librerías que facilitan los cálculos vectoriales como NumPy y la representación gráfica como MatPlotLib.<br /><br />
000154694 521__ $$aGraduado en Física
000154694 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000154694 700__ $$aMartín Moreno, Luis$$edir.
000154694 700__ $$aSánchez Burillo, Eduardo$$edir.
000154694 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bFísica de la Materia Condensada$$cFísica de la Materia Condensada
000154694 8560_ $$f761759@unizar.es
000154694 8564_ $$s4577677$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/154694/files/TAZ-TFG-2023-2981.pdf$$yMemoria (spa)
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