成像,散射和光谱是理解和发现新功能材料的基础。自动化和实验技术的当代创新导致这些测量更快,分辨率更高,从而产生了大量的分析数据。这些创新在用户设施和同步射击光源时特别明显。机器学习(ML)方法经常开发用于实时地处理和解释大型数据集。然而,仍然存在概念障碍,进入设施一般用户社区,通常缺乏ML的专业知识,以及部署ML模型的技术障碍。在此,我们展示了各种原型ML模型,用于在国家同步光源II(NSLS-II)的多个波束线上在飞行分析。我们谨慎地描述这些示例,专注于将模型集成到现有的实验工作流程中,使得读者可以容易地将它们自己的ML技术与具有普通基础设施的NSLS-II或设施的实验中的实验。此处介绍的框架展示了几乎没有努力,多样化的ML型号通过集成到实验编程和数据管理的现有Blueske套件中与反馈回路一起运行。
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