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心理功能近红外光谱研究
1 数据集信息 [1]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2 使用均值、方差和三阶矩 Σ nt 的 1-back、2-back、3-back 任务的分类准确率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3 使用 Σ n (t) 的均值、方差和三阶矩，对数据集 1 的 1-back、2-back、3-back 任务与 RELAX 任务之间的分类准确度 43 4 使用均值和方差以及不同的机器学习算法，对数据集 2 的不同 n-back 任务之间的分类准确度。 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
纠缠光物质相互作用和光谱
纠缠光子表现出非经典的光物质相互作用，为材料和分子科学创造了新的机会。例如，在纠缠双光子吸收中，强度依赖性呈线性变化，就好像只有一个光子存在一样。纠缠双光子吸收截面接近但不匹配单光子吸收截面。纠缠双光子截面也不遵循经典的双光子分子设计图案。诸如此类的问题为丰富但新兴的纠缠光物质相互作用领域埋下了种子。从这个角度来看，我们使用纠缠光子光谱的实验发展来概述该领域的现状。既然已经概述了基本工具，现在是时候开始探索材料、分子和设备如何控制或利用与纠缠光子的相互作用了。
结合功能性近红外光谱和脑电图。...
摘要 近来，结合不同大脑模态信号的多模态神经成像被认为有提高诊断准确性的潜力。本研究旨在探索一种通过同时测量脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 来区分注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 患者和对照组的新方法。该研究纳入了 23 名接受药物治疗的混合型 ADHD 儿童和 21 名健康儿童。使用 Higuchi 分形维数和 Lempel-Ziv 复杂度、从听觉诱发电位获得的 P3 波的潜伏期和振幅值以及从 fNIRS 计算的额叶皮质血流动力学反应从 EEG 信号中获得受试者的非线性大脑动力学。在 ADHD 儿童中发现复杂性值较低、P3 潜伏期延长和 P3 振幅值降低。fNIRS 表明对照组受试者的右前额叶激活程度高于 ADHD 儿童。分析特征，寻找最佳分类精度，最后引入机器学习技术，即支持向量机、朴素贝叶斯和多层感知神经网络，用于单独 EEG 信号和 fNIRS 与 EEG 信号的组合。使用 EEG 和 EEG-fNIRS 系统，朴素贝叶斯分别以 79.54% 和 93.18% 的准确率提供最佳分类。我们的研究结果表明，通过结合从 fNIRS 和 EEG 获得的特征来利用信息可以提高分类精度。总之，我们的方法表明 EEG-fNIRS 多模态神经成像是一种有前途的 ADHD 客观诊断方法。
盲目的高光谱和多光谱图像融合
光谱图像融合结合了低空间分辨率高光谱（HS）和低光谱 - 分辨率多光谱（MS）图像，以估计高分辨率（HR）光谱图像。尽管基于监督深度学习的最新融合技术显示出令人鼓舞的结果，但这些方法需要大量的培训数据集，涉及昂贵的获取成本和较长的培训时间。相比之下，基于深图像先验（DIP）方法的无监督的HS和MS图像融合为具有不同分布的图像的适应性提供了适应性。但是，现有的无监督方法依赖于线性降解模型的假设，并且需要对这些模型的精确知识才能获得最佳性能。为了克服这些挑战，我们提出了无监督的盲人HS和MS图像融合的中间输出深图像先验（MODIP）。Modip基于DIP模型，并在网络中的中间层产生融合图像。该体系结构包括两个高尺度的卷积发生器，它们从HS和MS输入中重建了HR光谱图像，以及两个网络，这些网络适当地降低了估计的HR图像，以匹配可用的MS和HS数据集，从而学习非线性降解模型。MODIP的网络参数是通过最小化所提出的复合损耗函数的共同和迭代调整的。重要的是，这种方法可以处理降解操作员未知或部分估计的方案。广泛的模拟表明，MODIP的表现优于其他基于模型的图像融合方法。为了评估MODIP的性能，我们在两个模拟光谱图像数据集（Pavia University和Salinas Valley）上测试了Fusion方法，以及通过光学实验室中的测试台实现获得的真实数据集。
通过NMR光谱和分子动力学建模
摘要：人类唾液 - 酸性结合免疫球蛋白样凝集素-9（SIGLEC-9）是在几个免疫细胞上表达的糖免疫检查点受体。SIGLEC-9与含糖酸（唾液聚糖）的唾液酸的结合已充分记录，以调节其作为抑制受体的功能。在这里，我们首先使用良好的三维核磁共振（NMR）方法分配了SIGLEC-9 V-SET结构域（Siglec-9 D1）的氨基酸骨架。然后，我们将溶液NMR和分子动力学模拟方法结合在一起，以解释Siglec-9与天然配体α2,3和α2,62,6 siAllyl乳糖胺（SLN）（SLN）（SAIALYL LEWIS X（SALEX）（SALEX）和6-O硫的分子细节，并与两个固定型结合，并将其与两个固定型结合。正如预期的那样，在规范的唾液酸结合位点的F和Gβ链之间容纳了neu5ac。在NEU5AC的C9位置添加杂型支架9 N -5-（2-甲基噻唑-4-基）噻吩磺酰胺（MTTS）会产生与位于Siglec-9的N-末端区域的疏水性残基的新相互作用。同样，在neu5ac的C5位置添加芳族取代基（5- n-（1-二苯基 - 1 H-1 H- 1,2,3-三唑-4-基）甲基（BTC））稳定在SigleC-9中存在长长的B'-c loop的构象。这些结果暴露了负责SIGLEC-9对这两个改良的唾液聚糖的增强的亲和力和特异性的基本机制，并阐明了针对Siglec-9的下一代修改后的Sialoglycans的合理设计。■简介
高光谱探测的主成分分析...
我们已经实施了一种针对高光谱大气发声测量的特定方法，即L1光谱的主要成分分析（PCA）用于检测极端事件。基于PCA方法的丰富经验，用于压缩和减少IASI L1C数据，专用算法和工具已开发出用于系统检测火灾，火山，污染羽毛和其他事件的系统检测，并实施了以-B，-B，-B，Traist in themal ins -coctor in the The Thermal（Traist）的处理（TRAIR）（TRAIR）（TIRRER RORAID）（TIRRER RIFARE）（TIRRER RORARE）（TIR）在短波长红外（SWIR）域中8。
量子计算浮雕能量光谱
量子系统可以使用时间周期性的外部字段动态控制，从而实现Floquet Engineering的概念，并具有有希望的技术应用。计算Floquet Energy光谱比仅计算基态性能或单个时间依赖的轨迹要难，并且与Hilbert空间维度成倍尺度。尤其是对于低频限制的强相关系统，基于截断的经典方法破裂。在这里，我们提出了两种量子算法，以确定有效的浮力模式和能量光谱。，我们将时间和频域的浮雕模式的定义适当定义与参数化量子电路的表现力相结合，以克服经典的限制。我们基于我们的算法进行基准测试，并对与近期量子硬件相关的关键属性进行分析。
功能性脑分析，近红外光谱
据说21世纪是大脑的世纪，神经科学是一项高级研究的研究，从基础研究到医疗和生物领域的临床应用到甚至工业应用，在广泛领域的研究中取得了显着进步。大脑与“思想”的关系有很多方面，例如我们如何思考，记忆，识别和感受情绪，仍然不太了解。研究这种脑科学确实是世界各地的生活科学研究的前沿，正在对涉及多个领域的综合领域的各种研究项目进行工作。大脑功能研究不仅限于传统研究领域，例如精神病学，神经病学，人类发展和心理学。现在，各种康复或应用工程领域以及社会和人类科学以及经济学以及经济学也越来越兴趣。这一研究范围正在以越来越多的速度扩展。此外，已经开发了各种测量技术和工具作为研究大脑功能的方法。一些方法包括EEG（脑电图），fMRI（功能性磁共振成像），PET（正电子发射断层扫描）和MEG（磁脑摄影）（请参见表1）。近年来已经开发并一直在提高期望的一种新方法是FNIRS（功能性近红外光谱法）。此方法能够使用红外光无创地测量大脑功能，从而提供了人体的出色渗透。fnirs比其他测量方法具有多个优点，例如对该主题的限制更少。因此，作为允许高度自由的测量方法，该技术的应用正在快速增加。FNIRS的主要收益之一是它与其他测量方法的高兼容性，这意味着它可以同时进行测量。
分子和晶体的光谱 - XXVI ISSSMC
教授Galyna Puchkovska（1934年6月22日至2010年9月29日）是乌克兰著名科学家，物理学家，乌克兰州奖获得者，荣誉乌克兰科学和技术工人，欧洲艺术学会，科学学院的成员，科学，科学和人类。在1973年，盖利纳·普赫科夫斯卡（Galyna Puchkovska）发起了全乌克兰的学校 - 院子“分子和晶体的光谱”，自1991年以来，这是乌克兰这类科学会议的第一个国际性的。2011年，在盖利纳·普赫科夫斯卡（Galyna Puchkovska）教授的传球之后，国际学校 - 以她的荣誉命名了国际学校研讨会“分子和晶体的光谱”。由普赫科夫斯卡教授领导的ISSSMC会议在乌克兰的不同城市中被举行了将近35年，即使在我国最严重的时期，如今仍是来自不同研究领域的Spectroscopists的全球范围内的公认的世界会议。