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The Power of the Pareto Front: Balancing Uncertain Rewards in Adaptive Experimentation for Scanning Probe Microscopy
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了在自动化实验中优化目标不明确的问题，展示了多目标贝叶斯优化（MOBO）在扫描探针显微镜中的应用。研究表明，MOBO能够优化成像参数，提高测量质量和重现性，并通过分析帕累托前沿提供不同目标的权衡洞察，对自主科学发现具有重要意义。
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关键要点
- 本研究探讨了自动化实验中优化目标不明确的问题。
- 展示了多目标贝叶斯优化（MOBO）在扫描探针显微镜中的应用。
- MOBO能够优化成像参数，提高测量质量和重现性。
- 通过分析帕累托前沿，提供了不同目标的权衡洞察。
- 研究结果对推进自主科学发现具有重要意义。
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