In situ Learning-Based Spin Engineering of Pulsed Dynamic Nuclear Polarization
Diese Studie demonstriert die Anwendung von Bayes'schem maschinellem Lernen und eingeschränkten Zufallswalk-Verfahren, um pulsierte dynamische Kernpolarisation (DNP)-Pulssequenzen direkt in situ für Trityl- und Nitroxid-Proben zu optimieren und so die Empfindlichkeit von NMR und MRI erheblich zu steigern.