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World File Search System光谱特性
涟漪具有独特的光谱特性和相位......
正常海马中的波纹振荡（80-200 Hz）参与休息和睡眠期间的记忆巩固。在癫痫发作的大脑中，增加的波纹和快速波纹（200-600 Hz）频率可作为致癫痫大脑的生物标志物。我们报告称，波纹和快速波纹都表现出与海马癫痫发作起始区（SOZ）中睡眠慢波的谷峰（或开-关）状态转换耦合的优选相位角。海马 SOZ 中慢波上的波纹也比非 SOZ 中的波纹具有较低的功率、较高的频谱频率和较短的持续时间。内侧颞叶中的慢波调节了兴奋性神经元的基线放电率，但对与波纹相关的放电率增加没有显著影响。综上所述,病理性波纹和快波纹优先发生在致痫海马慢波开关状态转换过程中,且波纹不需要增加兴奋性神经元的募集。
在嘈杂环境中调整单个和多个量子发射器的光谱特性
动态环境中的量子发射器的能级可能会随着波动的浴液而不受控制地漂移。这会导致发射和/或吸收光谱分布在很宽的频率范围内，并对各种应用构成挑战。我们考虑一个量子发射器，它处于一个能级改变的环境中，因此发射频率由给定平均值周围的高斯随机分布表示，给定标准差和相关时间。我们研究了该系统在受到周期性有限宽度π脉冲序列影响时的发射光谱。我们表明，这种外部场协议可以通过将大部分发射光谱重新聚焦到脉冲载波频率上来有效克服该系统中的光谱扩散。我们进一步考虑了不同噪声环境中的两个这样的发射器，发现通过在两个系统上应用有限宽度脉冲序列可以使双光子干涉操作变得高效。最后，我们展示了一组名义上相似的发射器，每个发射器都有不同的环境，因此发射频率会随机偏移，其整体发射光谱可以重新聚焦到具有明确中心峰的线形上，该峰的线宽与单个孤立无噪声发射器的线宽相同，而这些发射器各自具有不同的环境，因此发射频率会随机偏移，其整体发射光谱本来会根据随机分布不均匀地加宽。这些结果表明，对于这种特定的噪声环境模型，外部控制协议可以保护光谱特性，这里用有限宽度脉冲的周期性序列来表示。
非线性光学和光谱特性，热分析以及喹啉-1,3-苯并二氧化二氧化碳chalcone
出于这个原因，在目前的工作中，通过红外（IR）光谱，质子（1 H NMR）和碳（1 H NMR）和碳（13 c nmr）核磁共振，高分辨率质谱（HRMS）和单一晶体x-RAID（cyrd x-RAID）来介绍Chalcone quinoline-1,3-苯甲二氧化碳（5）的合成和表征（5）（5）。同样，研究了对人红细胞的吸收和排放行为，热稳定性（TG/DTA）和溶血效应的影响。理论DFT计算用于获得有关电子和分子结构以及NLO特性的更多知识，鉴于5在适用于生物医学的光学设备的开发中具有重要潜力。重要的是要注意，化合物5提出的结果是从理论计算中得出的，并将其与已知的其他化合物进行比较，因为直接实验数据不可用。进行此比较是为了对其潜在的NLO行为进行初步评估。
![arxiv：2311.07854v1 [cond-mat.dis-nn] 2023年11月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0cc141599fae41b119f5b8741cbeeb75ad401dad.webp)
arxiv：2311.07854v1 [cond-mat.dis-nn] 2023年11月14日
我们研究了Erd˝os-r´enyi（er）随机挖掘D（n，p）的某些拓扑和光谱特性。就拓扑特性而言，我们的主要重点在于分析非孤立顶点v x（d）的数量以及两个基于顶点的拓扑指数：randi´c index r（d）和sum-connectivity指数指数χ（d）。首先，通过执行缩放分析，我们表明平均度k⟩是V x（d），r（d）和χ（d）的平均值的缩放参数。然后，我们还陈述了弧度，频谱半径和长度2至（n，p）的闭合步行的表达式，即ER随机挖掘的参数。关于光谱特性，我们在d（n，p）上计算了六个不同的图形能。我们首先验证⟨k⟩作为图形能量的缩放参数。此外，我们重新制定了这些能量作为功能的文献中先前报道的一组界限（n，p）。最后，我们在现象学上表达了能量之间的关系，使我们能够扩展以前已知的界限。
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RAL Space 通过提供研究专业知识、服务和设施，为英国和国际环境科学项目做出贡献并提供支持。我们在遥感模型、校准活动和表征环境成分的光谱特性方面拥有专业知识。从太空观测陆地、海洋和空气使科学家能够监测我们的环境，改进他们的模型，从而更好地了解我们的星球。我们参与的太空仪器多年来提供持续的全球测量，以提供有关环境短期和长期变化的信息。
高分辨率卫星图像
摘要 ：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。该研究的目的是采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等，也表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要而棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已根据像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
分辨率卫星图像
摘要：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，可用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如（车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶）。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。本研究旨在采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等。表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要且棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已通过像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
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量子长距离网络（QLR-NET）金额：1'500'000€。角色：首席研究员。QLR-net取决于统一工具的构建，以典型的多体理论模型为例，该模型在模块化结构中重现了长距离相互作用的光谱特性，可用于广泛的数值研究。然后，该项目将集中于量子相关性和纠缠，异常动力学和奇异性破裂，通用准义动力学，动力学相变，术前阶段和通用缺陷形成的扩散。QLR-NET方法是通过一种提供基本直觉和形式理解的方式来组织的，同时为可以在实验中实现的缩放现象做出定量预测。