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World File Search System光谱
NCO在305和440 nm 的光谱NCO在305和440 nm
吸收波长（304.681 nm，vac），我们推断 /？（1470°K，0.63ATM）= 40（-19，+48）cm-'atm“'and oa9。FI的值对应于
GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱石墨烯和相关材料的拉曼光谱
单层石墨烯（SLG）（Novoselov等，2004）可以使用显微镜（如果放置在Si+SiO 2厚度100 nm或300 nm上）（Casiraghi等，2007a）。SIO 2层充当光的腔，并根据其厚度导致建设性或破坏性干扰（Casiraghi等，2007a）。图1显示了计算出的光学对比度作为激光波长和SIO 2厚度的函数，对比度最大值在100和300 nm厚度，对于450至600 nm之间的常用激光波长。虽然通过光学对比进行成像可以使其厚度有一个了解，但它不足以获取更多的定量信息，例如掺杂，混乱，应变等。拉曼光谱镜通常是一种强大的特征技术，通常是碳，范围从富勒烯，纳米管，石墨碳到无定形和类似钻石的碳（Ferrari and Robertson，2000; Tuinsstra and Koenig and Koenig，1970; 1970; Fresselhaus et al。在石墨烯中，拉曼光谱现在可以通常用于提取层n的层数，以估计掺杂和应变的类型和数量，以及检查石墨烯的质量，因为这种光谱技术对缺陷也很敏感（Ferrari和Basko，2013年）。
FLS1000 光致发光光谱仪
数据操作、分析和显示 • 算术（+、-、×、/、附加） • 缩放、标准化和基线减法 • 裁剪 • 网格显示、对数/线性刻度 • 2D、3D、轮廓和颜色图 • 文本显示和编辑选项中的数据显示 • 使用非线性最小二乘拟合程序进行完全衰减数据拟合 • 指数重卷积或尾部拟合 • 1-4 个独立的指数衰减时间，固定或作为自由拟合参数 • 移位参数，固定或作为自由拟合参数 • 背景拟合，固定或作为自由拟合参数 • 卡方拟合优度检验 • 加权残差，Durbin-Watson 参数 • 自相关函数 • 各向异性计算 • 提取时间分辨光谱（TRES 数据切片） • 全面的测量和文件属性用于记录保存 • ASCII/CSV 数据输入和输出选项 • 复制和粘贴选项以方便演示和出版 • 可选的高级荧光寿命数据分析包
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
铁化学位移的莫斯堡光谱标准...
nist.gov › 文档 PDF 2022年12月24日 — 2022年12月24日 使用现有技术并促进工业和工业领域的技术创新... 标准参考材料的研究领域很广泛。
离子热运动的量子逻辑光谱
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上，通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合，QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述，传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先，它要求将离子冷却到接近运动基态。其次，它的读出效率与 SI 的数量关系不大，这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而，由于电子结构不合适，应用它们可能不可行，重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里，我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
真正的木星-土星类似物的第一张图像和光谱
摘要 我们计划使用 NIRSpec 积分场单元 (IFU) 拍摄真正的太阳系气态巨行星类似物、标志性的 eps Eridani b 的第一张图像和光谱。Eps Eri b 是一颗已知的径向速度行星，围绕附近的类太阳恒星 (K2V) 运行，轨道距离约为 3.5 au（周期为 7.3 年），其动态质量介于土星和木星之间（0.57-0.78 MJup），这意味着它可以直接与太阳系气态巨行星进行比较。这颗青少年（4 亿至 8 亿年）亚木星是独一无二的，因为就半长轴、质量和年龄而言，它位于凌日和直接成像的系外行星之间。到目前为止，该参数空间区域无法进行光谱表征。此外，第 3 周期是观察该行星的最佳时间，因为它处于最远的投影分离状态，这种情况每 4 年才发生一次。我们将针对这颗冷亚木星的峰值通量（~140-215 K）获得 3-5 微米的 R~2,700 光谱，并首次测量其亮度、有效温度和成分（C/H、O/H、N/S）。由于第 1 周期数据证明 NIRSpec IFU 可以达到优于 JWST 日冕仪的对比度（35 分钟内 1'' 处 1e-6），因此可以直接探测到 eps Eri b。观察描述我们建议使用 NIRSpec 积分场单元（IFU；G395H/F290LP；2.87 - 5.27 微米）拍摄 eps Eridani b 的第一张图像和高分辨率光谱（R=2,700）。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
系统生理学增强功能近红外光谱：研究人类大脑的有力方法
摘要。在这篇 Outlook 论文中，我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动（例如心肺和自主神经活动）时，可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面：(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号，因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑，从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.9.3.030801]