How can Machine Learning help Future Light Sources?
Santamaria Garcia, Andrea
1; Xu, C.; Scomparin, L.
2; Bründermann, E.
3; Caselle, M.; Carne, G. de
4; Müller, A.-S.
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1 Laboratorium für Applikationen der Synchrotronstrahlung (LAS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Beschleunigerphysik und Technologie (IBPT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
4 Institut für Technische Physik (ITEP), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Xu, C.; Scomparin, L.
2; Bründermann, E.
3; Caselle, M.; Carne, G. de
4; Müller, A.-S.
31 Laboratorium für Applikationen der Synchrotronstrahlung (LAS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Beschleunigerphysik und Technologie (IBPT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
4 Institut für Technische Physik (ITEP), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Beschleunigerphysik und Technologie (IBPT) Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE) Institut für Technische Physik (ITEP) Laboratorium für Applikationen der Synchrotronstrahlung (LAS) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsmonat/-jahr | 09.2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-95450-224-0 KITopen-ID: 1000167750 |
| HGF-Programm | 54.11.11 (POF IV, LK 01) Accelerator Operation, Research and Development |
| Erschienen in | Future Light Sources 2023 : 67th ICFA Advanced Beam Dynamics Workshop FLS 2023 |
| Veranstaltung | 67th ICFA Advanced Beam Dynamics Workshop on Future Light Sources (FLS 2023), Lucern, Schweiz, 27.08.2023 – 01.09.2023 |
| Verlag | JACoW Publishing |
| Seiten | 249-256 |