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Big to Small - Getting Smarter@BAMline

  • In this talk an overview about artificial intelligence/machine learning applications @BAMline is given. In the first part, the use of neural networks for the quantification of XRF measurements and the decoding of coded-aperture measurements are shown. Then it is shown how Gaussian processes and Bayesian statistics can be used to achieve an optimal alignment of the set-up and in general for optimization of measurements.

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Metadaten
Autor*innen:Martin RadtkeORCiD
Koautor*innen:Cafer Tufan Cakir
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Organisationseinheit der BAM:6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.3 Strukturanalytik
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Artificial Inelligence; BAMline; Bayesian Statistics; Gaussian process; Machine Learning; Neural network; Synchrotron
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
Chemie und Prozesstechnik / Chemische Charakterisierung und Spurenanalytik
Veranstaltung:Forschungsseminar Institut für Optik und Atomare Physik TU Berlin
Veranstaltungsort:Berlin, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:25.10.2022
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:15.11.2022
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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