综述梳理AI在ARPES工作流的应用

Sandy Adhitia Ekahana等作者发表综述，系统梳理机器学习在ARPES（角分辨光电子能谱）全工作流中的应用，覆盖自动化样品制备、实时数据采集、实验后数据分析及与理论计算对比等环节，并逐步骤讨论其优势与局限。 作者指出，当前ARPES开放数据库规模小且碎片化，远不及ImageNet等共享数据集；建议社区共享可再训练、可适配并再分发的预训练模型，同时推进更大规模、标准化的开放ARPES数据仓库。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。