Tuning AI algorithm for X-ray reflectivity
收藏ESRF Portal2028-01-01 更新2026-04-23 收录
下载链接：
https://doi.esrf.fr/10.15151/ESRF-ES-2233789743
下载链接
链接失效反馈官方服务：
资源简介：
X-ray reflectivity is one of the main tool for thin film study. Application of AI algorithms allows fast data collection (beam damage reduction) and obtaining structural information about samples right after the data collection. To achieve these goals an algorithm tuning during real experiment is required.
X射线反射率（X-ray reflectivity）是薄膜研究的主要表征手段之一。人工智能算法（AI algorithms）的应用可实现快速数据采集（降低光束损伤），并能在数据采集完成后即刻获取样品的结构信息。为达成上述目标，需在实际实验过程中对算法进行调试。
提供机构：
Karl-Franzens-Universitaet, Institut fuer Physikalische Chemie, Heinrichstr 28, 8010 , Graz, AUSTRIA; ESRF, 71 avenue des Martyrs, CS 40220, 38043 Grenoble Cedex 9, France
创建时间：
2028-01-01
