基于人工智能的动态X射线光谱工作流程的演示

本文研究了如何通过知识注入的贝叶斯优化方法提高X射线吸收近边缘结构（XANES）光谱数据的收集效率。研究表明，该方法在仅使用15-20%的测量点情况下，能够准确重建XANES光谱的吸收边缘，并显著提高了数据收集的效率和时间分辨率，适用于静态和动态测量，为XANES实验的自动化水平提升奠定了基础。