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  Scalable multicomponent spectral analysis for high-throughput data annotation

Xian, R. P., Ernstorfer, R., & Pelz, P. M. (in preparation). Scalable multicomponent spectral analysis for high-throughput data annotation.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-F406-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-F407-E
Genre: Forschungspapier

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:
2102.05604.pdf (Preprint), 2MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-F408-D
Name:
2102.05604.pdf
Beschreibung:
File downloaded from arXiv at 2021-02-12 13:39
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Xian, R. Patrick1, 2, Autor           
Ernstorfer, Ralph1, Autor           
Pelz, Philipp Michael3, 4, Autor
Affiliations:
1Physical Chemistry, Fritz Haber Institute, Max Planck Society, ou_634546              
2Department of Neurobiology, Northwestern University, Evanston 60208, IL, USA, ou_persistent22              
3National Center for Electron Microscopy Facility, Molecular Foundry, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA 94720, USA, ou_persistent22              
4Department of Materials Science and Engineering, University of California, Berkeley, CA 94720, USA, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Condensed Matter, Materials Science, cond-mat.mtrl-sci, Physics, Data Analysis, Statistics and Probability, physics.data-an
 Zusammenfassung: Orchestrating parametric fitting of multicomponent spectra at scale is an essential yet underappreciated task in high-throughput quantification of materials and chemical composition. We present a systematic approach compatible with high-performance computing infrastructures using the MapReduce model and task-based parallelization. Our approach is realized in a software, pesfit, to enable efficient generation of high-quality data annotation and online spectral analysis as demonstrated using experimental materials characterization datasets.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2021-02-10
 Publikationsstatus: Keine Angabe
 Seiten: 17
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: arXiv: 2102.05604
URI: https://arxiv.org/abs/2102.05604
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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