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World File Search System光谱测量
浅海岸底栖基质遥感 - MDPI
摘要：鳗草 (Zostera marina) 是潮间带和潮下带生态系统的关键组成部分。然而，人类活动的压力已导致其种群在全球范围内下降。划定和持续监测鳗草分布是了解这些压力和提供有效的沿海生态系统管理的重要组成部分。此类空间监测的一种拟议工具是远程图像，它可以经济高效地频繁覆盖大片且难以接近的区域。但是，要有效应用这项技术，需要了解鳗草及其相关基质的光谱行为。在本研究中，原位高光谱测量用于定义关键光谱变量，这些变量可在 Z. marina 和相关水下基质之间提供最大的光谱分离。对于原位水面反射数据集的鳗草分类，所选变量为：斜率 500–530 nm，一阶导数 (R') 在 566 nm、580 nm 和 602 nm，总体准确率为 98%。当原位反射数据集经过水校正时，所选变量为：566:600 和 566:710，总体准确率为 97%。使用现场光谱仪识别鳗草的深度限制平均为 5.0 至 6.0 m，范围为 3.0 至 15.0 m，具体取决于水柱的特性。涉及高光谱机载图像底栖分类的案例研究表明，变量选择的主要优势是满足统计上更复杂的最大值的样本量要求
文章 - AMS 期刊 - 美国气象学会
摘要：向太空发射的长波辐射 (OLR) 是地球能量预算的基本组成部分。有许多相互交织的物理过程会影响 OLR，并推动和应对气候变化。光谱解析观测可以解开这些过程，但技术限制阻碍了精确的空间光谱测量，覆盖 100 至 667 cm −1（波长在 15 至 100 µ m 之间）的远红外 (FIR)。因此，地球的 FIR 光谱基本上无法测量，即使至少一半的 OLR 来自此光谱范围。该地区受到对流层上部和平流层下部水蒸气、温度递减率、冰云分布和微物理的强烈影响，所有这些气候系统中的关键参数都变化很大，而且仍然很少被观察和理解。为了覆盖地球观测中这一未知领域，远红外外向辐射理解与监测 (FORUM) 任务最近被选为 ESA 的第九个地球探测器任务，将于 2026 年发射。FORUM 的主要目标是首次以高绝对精度测量光谱分辨 OLR 的远红外分量，具有高光谱分辨率和辐射精度。该任务将提供全球观测的基准数据集，这将大大增强我们对地球大气关键强迫和反馈过程的理解，从而能够更严格地评估气候模型。本文介绍了该任务的动机，强调了新测量预期带来的科学进步。
高熵替代的阿尔盖德锂超电子固体电解质
散装型固态电池（SSB）构成了一种有希望的电化学能源存储的下一代技术。但是，为了使SSB与成熟的电池技术变得更有竞争力，（Electro）化学稳定，超级离子固体电解质非常需要。多组分或高熵锂含有谷物锂最近引起了人们对其有利的材料特征的关注。在当前工作中，我们报告了增加Li 6+ A P 1- X M X S 5 I实体电解质系统的配置熵，并检查这如何影响结构电导率/稳定性关系。使用电化学阻抗光谱和7个LI脉冲场梯度核磁共振（NMR）光谱法，综合取代被证明会导致非常低的激活能量，以使〜0.2 eV的扩散和高室 - 温度的离子电导率的扩散，高室温度的电导率〜13毫秒〜13 mss-cm-6.5 ge 0.25 [p GE 0.25] SI 0.25 [p si 0.25] Si 0.25 [p] si 0.25 [p] si。 我）。通过互补的中子粉末衍射和魔法旋转NMR光谱测量，从结构的角度合理化了运输特性。Li 6.5 [P 0.25 Si 0.25 GE 0.25 SB 0.25] S 5 I固体电解质也在具有富含Ni层的氧化氧化物阴极的高加载SSB细胞中测试，并通过X射线光电
先进远程技术的开发和利用...
该技术的原理已在之前的报告中描述过，这里不再详细讨论。更多详细信息可参见 Bell et al, 1994, Adrian et aI, 1994 和 Notholt et aI, 1994 及其参考文献。总之，NPL 开发了一种高分辨率光谱仪，在 2.5-13.5 pm（750-4000 cm-1）的中红外光谱区域内，最大光程差为 2.57 m（L\v Iv <3.2 x 1Q-6）。图 3 显示了该仪器的示意图。在本程序过程中，通过使用一系列窄带光学滤波器，该仪器的检测灵敏度得到了提高。此外，该仪器已进行了修改，可以同时在长波长和短波长通道中进行测量。这些改进使 NPL 能够从单个高分辨率光谱测量 CION02 的垂直柱，CION02 是一个非常重要的临时平流层水库，与氯催化臭氧消耗有关，该光谱可在 73 秒内获得。图 4 显示了在 SESAME 活动第一阶段使用 FTIR 仪器获得的光谱示例。从图 4 可以看出，CION02 v 4 Q 分支吸收与 CO2 和 03 吸收线强烈混合。CIONO2 垂直柱的检索需要对应用于具有重叠吸收的其他分子的拟合程序进行重大改进。这需要一个两阶段程序。在第一阶段，H2O、CO2 和 03 特征拟合在宽光谱窗口 (779.0-780.7 cm-1) 上。在第二阶段，CION02 特征拟合在从 779.9-780.3 cm-1 延伸的较窄窗口上。估计的检测限以斜柱表示 (斜柱 = 垂直柱 x 大气质量因子)，估计为 2 x 1015 mol cm-2。应该注意的是
![arxiv：2411.07997v1 [cond-mat.quant-gas] 2024年11月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a72e480f7969b5f9e5bdc06e4ec841ba73a2549e.webp)
arxiv：2411.07997v1 [cond-mat.quant-gas] 2024年11月12日
扫描隧道光谱已成为用于研究原子量表的量子材料的电子性质的一种工具[1]。通过改变探针相对于样品的能量，隧道光谱促进了电子和孔的局部密度的提取，从而为材料及其基本相互作用和相关性的集体激发提供了关键的见解。这种局部光谱测量值是超导性[2]，量子磁性[3]和新兴拓扑状态[4]的关键。随着量子模拟的最新进展，工程量子系统有助于模拟凝结物质模型，并通过可调控制和精确读数研究合成量子物质。已经提出了用于实现此类量子模拟物中隧道光谱法的思想[5-7]，并且最近在非相互作用的合成晶格中证明了注射光谱[8]。在超导电路量子模拟器中，超导谐振器的阵列和Qubits主机合成量子物质由相互作用的微波光子组成[9]。直接的微波光谱测量可用于检测晶格参数[10]，测量拓扑边缘状态[11]或探针能量分辨的转运[12，13]。使用相干的局部控制，也可以从伊利特产物态的时间进化或通过多体的拉姆西典范中提取多体能量表格[15]。k，我们在尽管如此，在单个集体激发水平上，在强相关的晶格中执行现场分辨光谱是一个挑战。fur-hoverore，准粒子和准孔光谱之间的不对称性提供了对组成粒子的非差异相互作用的基本见解。但是，合成量子物质中的大多数光谱方法无法将粒子激发与孔激发区分开。
TCR重定向的T细胞进行癌症治疗
目的：意识障碍（DOC）是意识的严重改变的条件。脑电图（EEG）衍生的生物标志物已被研究为识别恢复的临床预测指标。因此，这项研究旨在系统地检查用于在康复环境中导致DOC患者预后的EEG标记的方法，功能和模型。方法：我们对五个电子数据库中意识的预后进行了系统文献搜索。结果：搜索产生了2964篇论文。筛选后，审查中包括15项研究。我们的分析表明，更简单的实验设置和类似的过滤截止频率已预先处理。通过提取定性和定量特征来对研究结果进行分类。定量特征进一步分为诱发/事件相关的电位，光谱测量，熵测量和图理论测量。尽管有各种各样的方法，但包括定性的所有特征，包括定性的特征，与DOC预后具有显着相关性。此外，对于DOC患者的多变量预后的最佳特征，尚未发现一致，该特征限制了用于结果预测和相关性分析的计算方法。然而，通常发现α功率，反应性和更高的复杂性指标可以预测意识恢复。他们的共同使用可以弥补其相互限制。由Elsevier B.V.结论：本研究的发现确认定性脑电图的重要作用，并提出了定量脑电图的重要作用。明显的能力：鉴于脑电图标记在DOC患者的恢复预后中已经证明了作用，因此这项研究强调了为标准化脑电图分析管道提供进一步努力的必要性。2022国际临床神经生理联合会。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
超导电路中量子稳定器的硬件实现
保护量子处理器中的脆弱信息需要某种形式的量子纠错 (QEC)。使用典型的“软件” QEC 技术（如表面代码 [1]），稳定单个逻辑量子位需要许多物理量子位，每个物理量子位通常实现为弱非线性振荡器。纠错和计算是通过一系列操作和测量实现的，这些操作和测量可以识别位翻转和相位翻转错误。另一种方法是直接在硬件中实现量子稳定器。在这里，纠错源自自然量子动力学，减少了对重复纠缠门、测量以及大量控制线和复杂的经典控制硬件的需要。在这种方法中，高度非平凡的哈密顿量会在巨大的希尔伯特空间内产生一个微小的受保护子空间。这两种方法都可以用错误抑制因子 Λ 来表征，Λ 是逻辑错误随系统规模减小的速率。当前 transmon 量子比特阵列每轮软件纠错所需的时间很长，这意味着 Λ 仅略大于 1 [2] 。在这项工作中，我们通过实验证明了使用哈密顿方法实现更大的 Λ ≳ 100 的潜力。代价是出现相对低能量模式，间隙 ≲ 1 GHz，这使得初始化具有挑战性；这些间隙可以通过参数优化提高。在使用硬件 QEC 构建可扩展逻辑量子比特之前，随着系统规模的增加，证明基于汉密尔顿工程的保护的有效性至关重要。在本信中，我们观察并量化了未受保护元素之间的稳定相互作用汉密尔顿量。我们进行具有局部通量控制的光谱测量，并观察汉密尔顿量中稳定剂项的特征。具体而言，我们发现能带相对于
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。
单晶合成及特性... - NSF-PAR
Si 24 是一种新型开放框架硅同素异形体，在环境条件下处于亚稳态。与间接带隙半导体金刚石立方硅不同，Si 24 具有接近 1.4 eV 的准直接带隙，为光电和太阳能转换设备带来了新机遇。先前的研究表明，Na 可以从高压 Na 4 Si 24 前体的微米级颗粒中扩散，在环境条件下生成 Si 24 粉末。值得注意的是，我们在此证明 Na 在大型 (~100 µm) Na 4 Si 24 单晶中保持高度移动性。在真空条件下轻轻加热 (10 -4 mbar，125 °C)，Na 很容易从 Na 4 Si 24 晶体中扩散出来，并可进一步与碘反应生成大型 Si 24 晶体，经波长色散 X 射线光谱测量，该晶体的硅含量为 99.9985 at%。 Si 24 晶体在 1.51(1) eV 处显示出尖锐的直接光学吸收边，带边附近的吸收系数明显大于金刚石立方硅。温度依赖性的电输运测量证实了从金属 Na 4 Si 24 中除去 Na 可得到 Si 24 的单晶半导体样品。这些光学和电学测量提供了对关键参数的深入了解，例如来自残留 Na 的电子供体杂质水平、减少的电子质量和电子弛豫时间。在块体长度尺度上有效除去 Na 和单晶 Si 24 的高吸收系数表明这种材料有望以块体和薄膜形式使用，并有望应用于光电技术。
“观察共振荧光中过去和未来量子态之间的干扰”的补充信息
完整的实验装置如图 S1 所示。超导量子比特遵循文献 [1] 中描述的“3D transmon”设计。单个铝制约瑟夫森结与蓝宝石衬底上的两个 0.4 x 1 毫米天线相连，嵌入空的铝块腔中，固定在稀释制冷机的 20 mK 基温下。transmon 芯片采用电子束光刻、双角蒸发和氧化工艺制成隧道结。光谱测量得出量子比特频率 ν q = 5 . 19 GHz，与下一个跃迁相差非谐性 α/ 2 π = 160 MHz。测得的弛豫时间为 T 1 = 16 µ s，拉姆齐时间为 T 2 = 10 . 5 µ s。读出和驱动脉冲由微波发生器产生的两个连续微波音调的单边带调制产生，微波发生器分别设置在 ν c 0 + 62 . 5 MHz 和 ν q + 62 . 5 MHz，其中 ν c 0 = 7 . 74 GHz 是高功率下的腔体频率（图 S3.a）。调制是通过将这些连续波与 62.5 MHz 的脉冲正弦信号混合来完成的，后者由 4 通道泰克任意波形发生器的两个不同通道合成。所有源均由原子钟同步。两个脉冲合并并通过输入线发送到腔体的弱耦合输入端口，输入线在稀释制冷机的各个阶段用低温衰减器进行滤波和衰减，确保进入设备的热激发可以忽略不计。在静止阶段 (850 mK) 使用商用 (来自 K&L) 低通净化滤波器，截止频率为 12 GHz，而在基准温度下插入自制低通滤波器，该滤波器由封闭在装有 Eccosorb 的红外密封盒中的微带线组成。请注意，图 S1 中表示为“反射探针”的类似线已用于现场估计腔体输入和输出耦合率 Γ a,b = γ a,b