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斯坦福大学团队开发了一套基于高斯混合模型的机器学习框架，用于分析和设计二维电子光谱实验。该框架能从有限的2DES数据中提取光谱密度，外推到未测量的时间延迟，并通过主动学习策略智能选择下一步测量点，在光敏黄蛋白、尼罗红、GFP发色团等多个体系上展示了出色的准确性。