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World File Search System光谱数据
应用新型筛查工作流程检测人类头发中的违禁药物和医用药物
ppg pp g 光谱箱；在相邻光谱数据窗口中发现的相同离子信号 m/z 304.1543 ygm/z 290.1387 用户定义的阈值设置为 1200 种化合物的低阈值。 1. 引入光谱箱；在相邻光谱数据窗口中发现的相同离子信号 Rt 5.23 分钟 Rt 4.78 分钟痕量分析筛选。 前体质量公差和保留时间窗口并表现为色谱峰被注册为组分。否定左旋咪唑 yg 检测到 3384 个成分（离子信号匹配 13 个目标。头发分析涉及法医毒理学、临床毒理学、假阳性或特异离子行为质量因素（如锯齿状 m/z 205.0794 p ( g 的影响，表现为可识别的 3 MS/MS 库搜索 y pp gy gy 职业医学和兴奋剂控制，因为它的检测窗口更长，使药物
人工生态系统中植物的高光谱分割
高光谱成像为分析人工生态系统中地上植物的特征提供了强大的工具，能够提供涵盖不同波长的丰富光谱信息。本研究提出了一种高效的高光谱数据分割和后续数据分析流程，通过使用稀疏混合尺度卷积神经网络集成，最大限度地减少了用户注释的需求。分割过程利用集成的多样性，以最少的标记数据实现高精度，从而减少了劳动密集型的注释工作。为了进一步增强稳健性，我们结合了图像对齐技术来解决数据集的空间变异性问题。下游分析侧重于利用分割数据处理光谱数据，从而实现植物健康状况的监测。该方法为光谱分割提供了一种可扩展的解决方案，并有助于在复杂受控环境中对植物状况进行切实可行的洞察。我们的研究结果证明了将先进的机器学习技术与高光谱分析相结合，可以实现高通量植物监测。
机器学习的最新进展辅助拉曼光谱
随着拉曼光谱的发展及其应用域的扩展，用于光谱数据分析的常规方法已经表现出许多局限性。探索新的方法以促进拉曼光谱和分析已成为研究重点的一个领域。已经证明，机器学习技术可以从光谱数据中更有效地提取有价值的信息，从而为分析科学创造前所未有的机会。本文概述了用于机器学习（ML）和ML-Algorithms的传统且最近开发的统计方法，用于基于拉曼光谱的分类和识别应用。这些方法包括主要成分分析，k-nearest邻居，随机森林和支持向量机，以及基于神经网络的深度学习算法，例如人工神经网络，卷积神经网络等。大部分审查致力于从多个领域的Raman光谱中的机器学习进展，包括材料科学，生物医学应用，食品科学等，这达到了令人印象深刻的分析准确性。在许多这些应用领域中，拉曼光谱和机器学习的结合是实现高通量和快速识别的前所未有的机会。还讨论了当前研究的局限性，并提供了对未来研究的观点。
第四届天体物理和实验室等离子体原子光谱和振荡器强度国际研讨会
座谈会这是 1983 年在瑞典隆德大学举行的一系列座谈会中的第四次，随后在俄亥俄州托莱多和荷兰阿姆斯特丹举行。这些会议的目的是为原子光谱数据的主要用户和这些数据的提供者提供一个国际交流论坛。这为用户提供了一个机会来审查他们现在和未来的需求，也为提供者提供了一个机会来审查他们的实验室能力、数据测量的新发展以及改进
6,7-二甲氧基二氢香豆素化合物，来自乙酸乙酯提取物
Dysoxylum 属具有多种次生代谢产物。对该属各种物种的研究一直在增长，并产生了具有有趣结构和活性的化合物，到目前为止，已报道了许多萜类化合物、色满生物碱、柠檬苦素类、倍半萜、黄酮类、类固醇、原柠檬苦素类和硫的化合物。这非常有趣。具有多种次生代谢产物的 Dysoxylum 属物种之一是 D. alliaceum 。本研究的目的是获得 D. alliaceum 树皮的次生代谢产物。将 D. alliaceum 树皮依次用正己烷、乙酸乙酯和甲醇浸渍。采用各种色谱技术分离和纯化乙酸乙酯提取物，并使用紫外、红外、核磁共振和质谱等光谱方法进行表征，并通过薄层色谱分析指导获得化合物 6,7-二甲氧基二氢香豆素和拟议的生物合成。根据光谱数据的解释并与先前研究的光谱数据进行比较，确定了这些化合物的化学结构。对 P-388 MTT 白血病细胞的细胞毒活性测试获得 IC 50 为 39.210 g/mL，并被宣布为无活性。
使用机器学习的信用评分分类
摘要：在当代世界中，创建新颖的纳米材料进行了许多研究，这些材料对于许多行业至关重要，包括电子芯片和云中的存储设备，很少有人提及。同时，出现了用于解决不同行业（例如制造，物理和化学工程）中问题的机器学习（ML）。ML具有通过监督或无监督的手段学习能力来解决许多现实世界中的问题。从最新的状态中推断出，必须使用ML方法来分析纳米材料的图像，从而进一步确定事实，以朝着微观结构和材料的光谱数据进行表征和分析。朝向这一目标，在本文中，我们提出了一种基于ML的方法，用于从纳米材料的STEM图像中进行STEM图像分析和光谱数据分析。我们提出了一种用于STEM图像分析（ML-SIA）的名为机器学习的算法，用于分析纳米材料的茎图像。我们提出了另一种用于STEM图像频谱数据分析的机器学习算法，用于分析纳米材料的STEM图像的光谱数据。我们开发了一个原型ML应用程序来实施算法并评估所提出的方法。实验结果表明，基于ML的方法对于表征纳米材料很有用。因此，这项研究有助于通过人工智能触发物质分析领域的进一步工作来实现这一目标。
微观结构表征和分析的机器学习
摘要：在当代世界中，创建新颖的纳米材料进行了许多研究，这些材料对于许多行业至关重要，包括电子芯片和云中的存储设备，很少有人提及。同时，出现了用于解决不同行业（例如制造，物理和化学工程）中问题的机器学习（ML）。ML具有通过监督或无监督的手段学习能力来解决许多现实世界中的问题。从最新的状态中推断出，必须使用ML方法来分析纳米材料的图像，从而进一步确定事实，以朝着微观结构和材料的光谱数据进行表征和分析。朝向这一目标，在本文中，我们提出了一种基于ML的方法，用于从纳米材料的STEM图像中进行STEM图像分析和光谱数据分析。我们提出了一种用于STEM图像分析（ML-SIA）的名为机器学习的算法，用于分析纳米材料的茎图像。我们提出了另一种用于STEM图像频谱数据分析的机器学习算法，用于分析纳米材料的STEM图像的光谱数据。我们开发了一个原型ML应用程序来实施算法并评估所提出的方法。实验结果表明，基于ML的方法对于表征纳米材料很有用。因此，这项研究有助于通过人工智能触发物质分析领域的进一步工作来实现这一目标。
异戊二烯 - 苯乙烯）（SIS）共聚物定义...Yang，Chao，Ch McNeale，DonnaYang，Chao，ChMcNeale，DonnaMcNeale，Donna
图3。表征共同封装的FP VLP。a）封装的MTAGBFP2和EYFP的叠加光谱数据。b）在MTAGBFP2发射（460 nm）下归一化的融合，对照混合物和共封闭的VLP的荧光光谱（λEX= 400 nm）。c）从MTAGBPF2发射和直接激发EYFP的流血 - 400 nm。箭头表示EYFP的发射最大值。d）融合，控制混合物和共同封装的VLP的CFRET值。生物重复分别显示。错误条表示n = 3个技术重复的标准偏差。