Il rapido sviluppo dei composti si basa sulla comprensione della microstruttura dei materiali<\/strong> (granulometria, porosit\u00e0, morfologia, ecc.), un processo di fabbricazione affidabile e un’analisi approfondita delle prestazioni per diverse applicazioni. Per risolvere alcune delle sfide industriali (aumentare la produttivit\u00e0, fornire prodotti senza difetti) e rimanere davanti alla concorrenza, sono necessarie tecniche di analisi automatizzate, affidabili e intelligenti.<\/p>\n Utilizzando il Deep Learning e un potente motore di analisi delle immagini, MIPAR<\/strong> permette agli utenti di eseguire analisi veloci, accurate e automatizzate delle loro immagini<\/strong>. In tre semplici passi<\/strong>: tracciare, addestrare e applicare, i ricercatori possono creare un modello che identifica caratteristiche specifiche, e poi eseguire fogli parametrici personalizzati su nuove immagini, rilevando caratteristiche complesse in uno o due secondi.<\/p>\n In questo webinar, conoscerete la soluzione MIPAR<\/strong> e come il suo potente algoritmo<\/strong> \u00e8 in grado di fornire soluzioni per i ricercatori nella scienza dei materiali. \u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Webinar in francese.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":19721,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_uag_custom_page_level_css":"","footnotes":""},"webinar-category":[],"class_list":["post-19696","webinar","type-webinar","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\n