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World File Search System光谱
有效的2D双Quantum固态NMR光谱学具有较大的光谱宽度
固态核磁共振（SSNMR）是一种强大的光谱技术，可以在原子分辨率下为各种样品提供独特的结构信息，从生物大分子到无机材料。可以从偶极重耦实验1,2获得有价值的结构信息，因为它们重新引入了耦合，该耦合与所涉及的旋转之间的距离立方体成反比。因此，这样的实验可以直接深入了解空间接近，甚至允许进行内部距离测量。对于同性核重耦实验，双量器（DQ）重耦方案非常有用，因为可以通过适当的阶段循环抑制来自未耦合旋转的信号（“ DQ滤波器”）。3,4当这种贡献主导频谱并掩盖耦合自旋对中所需的信号时，这是必不可少的，因为例如将核与低自然同位素丰度（Na）相关的情况，例如13 c（1.1％Na）或29 Si（4.7％Na）。5,6这种实验通常患有非常低灵敏度的可行性在近年来大大增加，这是因为通过具有魔法旋转的动态核极化（MAS-DNP）可实现的实质灵敏度增强。7,8有效的激发和DQ相干的重新分配对于成功实施DQ重新耦合实验至关重要。高DQ过滤效率（〜73％）可以从理论上
单个CSPBBR3纳米晶体中量子限制的光谱指纹
每个生命周期步骤对总GWP的影响取决于研究中所包含的步骤。通常，生产分解为2个子步骤，这是原材料提取和电池的产生（[9] - [12]），或者是整体考虑的（[13]，[14]）。对于寿命末而存在相同的现象：可以将其整体思考或分解为2个步骤，它们正在回收和终止寿命。使用阶段包括用于电池操作，维护和电池更换的电力（[8]，[13]，[14]）。在这些步骤之间，研究了不同的运输路径：第一个是制造步骤之间的运输（[9]，[14]），第二个是生产地点和车辆组装现场之间的运输（[5]，[15]）。
临床代谢组学和个性化医学中的核磁共振光谱：当前的挑战和观点
个性化医学可能是现代医学中最有希望的领域。这种方法试图根据个人患者特征来优化疗法和患者护理。它的成功很大程度上取决于疾病的表征及其进化的方式，患者的分类，其随访和治疗方法可以优化。因此，个性化医学必须结合创新的工具来测量，集成和建模数据。朝着这一目标，临床代谢组学似乎非常适合获取相关信息。的确，代谢组学的签名为患者对病理学和/或治疗的反应，提供预后和诊断生物标志物并改善治疗结果而对患者进行分层的关键见解。但是，将代谢组学从实验室研究转换为临床实践仍然是一项挑战。核磁共振光谱（NMR）和质谱法（MS）是测量代谢组的两个关键平台。NMR具有临床代谢组学至关重要的几个优点和特征。的确，NMR光谱本质上非常健壮，可重复，无偏，定量，在结构分子水平上提供信息，几乎不需要样品制备和减少数据处理。nmr也非常适应大型队列，多点线和纵向研究的测量。本综述着重于在临床代谢组学和个性化医学背景下NMR的潜力。从临床水平上基于NMR的代谢组学的当前状态开始，并强调其优势，劣势和挑战，本文还探讨了如何与最初的“反对派”或“竞争”，NMR和MS远距离整合，并且在样本分类和生物标记方面表现出了极大的互补性。最后，观点讨论提供了对当前方法论发展的见解，这些发展可能显着提高NMR，作为用于临床应用和护理点诊断的更加紧密，敏感且易于使用的工具。由于这些进步，NMR具有强大的潜力，可以加入目前在临床环境中使用的其他分析工具。
六角硼硝化硼的深紫外光谱
从散装到单层guillaume cassabois laboratoire查尔斯·库仑（UMR5221）CNRS-montpellier University，F-34095 Montpellier，法国guillaume.cassabois.cassabois@umontpellier.fr Hexagonal Boron Nitride（Hexagonal Boron Nitride（Hbbn）依靠其低介电常数，高导热率和化学惰性。2004年，高质量晶体的生长表明，HBN也是深层硫酸群域中发光设备的有前途的材料，如加速电子激发[1]在215 nm处的激光证明[1]，也证明了激光的表现[1]，也证明了LASITIOL ELLICTER ELLICTIOL [1]，也证明了LASITER IN-type-type-type-type-type-typepe inter-typepe intype intype-ultraviolet [1]。具有类似于石墨烯的蜂窝结构，大量HBN作为具有原子光滑表面的石墨烯的特殊底物获得了极大的关注，更普遍地是范德华异质结构的基本构建块[3]。我将在此处讨论我们的结果，以从批量到单层的HBN的光电特性。i将首先关注散装HBN，这是一个间接的带隙半导体，具有非凡的特性[4]。i将介绍我们最近的测量结果，揭示了散装HBN中巨大的光 - 物质相互作用[5]。然后，我将向单层HBN讲话。在通过高温MBE在石墨上生长的样品中，在与原子上薄的HBN发射的共鸣中发现了最小的反射率，从而证明了单层HBN的直接带隙[6]。最近通过从散装晶体中去除的单层HBN中的深度硫酸盐中的高光谱成像进一步证实了这些结果[7]。参考
BioSonics 光谱仪可以“聆听”单个病毒发出的声音
最终，他们将研究重点转移到病毒上，发现只要设置适当的参数，他们就能使用一种称为 BioSonics 光谱的技术检测病毒发出的振动。这种声音不仅太微弱，人耳无法听到，而且频率太高，是人类听力的 100 万倍。
X射线的基于实验室的投标X射线光谱仪
X射线吸收精细结构（XAFS）光谱可以获取局部结构信息，使其广泛用于科学研究[1，2]，Life Sciences [3]，环境研究[4-7]等。1970年代同步辐射的出现显着推动了XAFS技术的开发，从而使其能够发展为与同步加速器设施集成的独特的实验技术。[8，9]然而，同步光束的实验操作对于理解新材料的化学和局部结构至关重要，由于其耗时的性质而面临挑战。同时，用于同步辐射的原位XAFS实验的放射性样品的运输非常复杂。因此，迫切需要根据实验室场景开发X射线吸收光谱仪，以与XAFS实验条件兼容。
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。
Kalman滤波和期望最大化多阶段光谱unmixing
摘要 - 高光谱成像技术的最新演变和新的新兴应用程序的扩散按下了多个时间高光谱图像的处理。在这项工作中，我们提出了一种新型的频谱拆解（SU）策略，使用出色动机的参数末端记录来说明时间频谱变异性。通过使用状态空间公式来表示多个时空混合过程，我们能够利用贝叶斯过滤机制来估计末端的变异性系数。假设丰度的时间变化在短时间间隔很小，则采用了预期最大化（EM）算法的有效实施来估计丰度和其他模型pa-Rameters。仿真结果表明，所提出的策略优于最先进的多阶段算法。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
光发射光谱传感器终点检测解决方案
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