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使用人工智能来处理衍射图像的挑战是需要组装大型且精确设计的训练数据集的挑战。为了解决这个问题，开发了一个称为Resonet的代码库，用于合成这些数据的衍射数据和培训残留神经网络。在这里，共振的两个人均能力：（i）晶体分辨率的解释和（ii）重叠晶格的识别。通过同步加速器实验和X射线自由电子激光实验对衍射图像的汇编进行了测试。至关重要的是，这些模型很容易在图形处理单元上执行，因此可以显着超过常规算法。目前使用共振来为斯坦福同步辐射光源的宏观分子晶体学用户提供实时反馈，但其简单的基于Python的接口使其易于嵌入其他处理框架。这项工作强调了基于物理的模拟对训练深神网络的实用性，并为开发其他模型的开发奠定了基础，以增强衍射收集和分析。
对合成数据训练的晶体学的深度残留网络
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