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在纳米结构均匀性限制之外的模态超强耦合下，在空间均匀和定量表面增强的拉曼散射
摘要：我们开发了一种底物，该基材可以实现高度敏感和空间均匀的表面增强拉曼散射（SERS）。该基材包括密集的金纳米颗粒（D-Aunps）/二氧化钛/AU膜（D-ATA）。D-ATA底物显示了AUNP和Fabry-pé腐烂纳米腔的局部表面等离子体共振（LSPR）之间的模态超肌耦合。d-ATA表现出近场强度的显着增强，与D-Aunp/ Tio 2底物相比，晶体紫（CV）的SERS信号增加了78倍。重要的是，可以获得高灵敏度和空间均匀的信号强度，而无需精确控制纳米级AUNP的形状和排列，从而实现了定量的SERS测量。此外，在超低吸附条件下（0.6 r6g分子/AUNP）在该基材上对若丹明6G（R6G）的SER测量显示出3％以内信号强度的空间变化。这些发现表明，在模态超肌耦合下的SERS信号源自具有量子相干性的多个等离激元颗粒。关键字：局部表面等离子体共振，模态超技术耦合，表面增强的拉曼散射，量子相干性，自组装
石墨烯上的共鸣拉曼散射：sers and Gap ...
氧化石墨烯（GO）的表面含有大量的羟基，羧基和环氧基团。这些功能组为共价和非共价方法提供了GO材料的修改方法。1,2 GO的表面模式已被广泛应用于生物成像的效果，3 - 7药物输送，8 - 10材料自我修复，11,12和催化。13“ gra gra from”方法是一种基于表面引起的gra groly聚合物的有吸引力的covaine cotien cation阳离子策略。此方法需要将启动位点锚定在底物的表面上，并在相应的催化剂的作用下实现聚生链的生长。“ gra”方法的优点包括较少的空间障碍和对聚合物链生长的限制。14
单频环光纤激光器，带有人工雷利散射提供的随机分布式反馈
1自动化与电视学院，俄罗斯科学院的西伯利亚分支，1 AC。Koptyug Ave.，630090 Novosibirsk，俄罗斯； ksyna_98@mail.ru（K.V.P. ）; golikov.inc@mail.ru（e.v.g。 ）; dostovalov@iae.nsk.su（A.V.D。 ）; wolf@iae.nsk.su（a.a.w. ）; z.munkueva@g.nsu.ru（Z.E.M. ）; abdullinasr@iae.nsk.su（s.r.a. ）; terentyev@iae.nsk.su（v.s.t. ）; babin@iae.nsk.su（s.a.b。） 2诺华州立大学物理系，皮罗戈娃2，630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所，38 Vavilov St.，1199991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯， egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心，俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所，俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号； sls@fo.gpi.ru *通信：skvorczov@iae.nsk.suKoptyug Ave.，630090 Novosibirsk，俄罗斯； ksyna_98@mail.ru（K.V.P.）; golikov.inc@mail.ru（e.v.g。）; dostovalov@iae.nsk.su（A.V.D。）; wolf@iae.nsk.su（a.a.w.）; z.munkueva@g.nsu.ru（Z.E.M.）; abdullinasr@iae.nsk.su（s.r.a.）; terentyev@iae.nsk.su（v.s.t.）; babin@iae.nsk.su（s.a.b。）2诺华州立大学物理系，皮罗戈娃2，630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所，38 Vavilov St.，1199991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯， egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心，俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所，俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号； sls@fo.gpi.ru *通信：skvorczov@iae.nsk.su
石墨烯上的共鸣拉曼散射：sers and Gap- ...
散射（基于SER）的传感器在敏感性，效率和便携性方面提供了许多传统传感器的优势。等离子底物以高度开发的纳米结构金属的形式形式显示，已显示出对拉曼散射信号的显着增强（最多10 7次）的显着性增强（有机/生物/生物有机分子，底层质量，且无机的晶体 - 晶体质体nano-scressor nanano-nanano-nanano-nanano-nanano-nanano crenivers nanano corneminity the semogange cants cants s lms。 （LSPR）。13 - 15使用纳米光刻的金属纳米簇阵列组成的等离子底物的制造允许研究谐振效应，以增强对位于不同大小的金属纳米粉丝的分析物的增强。15用于等离子材料，金和银主要使用。第一个是一种惰性材料，在正常条件下不进行化学反应，但可以提供足够的等离激元增强。第二个，尽管是反应性的，但具有介电功能的高度假想部分，因此具有强大的等离子增强功能。两种材料都广泛用于可见光谱范围内的SER和TERS实验。石墨烯用于创建此类传感器，原因有几个。首先，由于石墨烯是导体，因此可以激发自己的等离子体，从而激发
补充材料“通过连续体系统中的布里鲁因散射的光声纠缠”
其中A P，A S和B AC分别对应于泵场，Stokes场和载波频率ωp，ωs，ωac的信封操作员。∂Opt（γ）和υAC（γ）表示光学和声学的群体速度（耗散速率）。g 0在单个量子水平上量化这三个领域之间的耦合强度。在以下讨论中，我们在不失去普遍性的情况下进行了真实和积极的[3]。ξp，ξs和ξAC代表这三个领域的langevin噪声，遵守以下统计属性
中子散射（弹性和非弹性）研讨会和......
2024 年 2 月 16 日至 17 日 由印度科学技术部牵头、与贾瓦哈拉尔·尼赫鲁高级科学研究中心 (JNCASR) 合作的纳米任务计划与英国科学技术设施委员会 (STFC) 签署了一项协议。此次合作旨在促进英国和印度科学家在中子散射和介子光谱方面的共同努力。重点将放在利用 ISIS 卢瑟福阿普尔顿实验室 (RAL) 的实验设施进行纳米技术和先进材料研究。有关更多详细信息，请访问我们的网站。
使用X射线散射干涉法
摘要：使用吸附的单链DNA（ssDNA）的单壁碳纳米管（SWCNT）作为传感器进行研究，以研究生物系统，其潜在应用从临床诊断到农业生物技术。唯一的ssDNA序列使SWCNT有选择地响应靶向分析物，例如识别神经调节剂多巴胺等（GT）N -SWCNT。尚不清楚SWCNT表面上的ssDNA构象如何有助于功能，因为观察结果仅限于脱水条件下的计算模型或实验，这与应用纳米传感器的水性生物环境有很大不同。我们通过X射线散射干涉测量法（XSI）来展示一种直接测量SSDNA几何形状的模式，该模式利用了AuNP标签产生的干扰模式，该模式由AuNP标记在SWCNT表面上与SSDNA结合在一起。我们使用XSI来量化两个（GT）N ssDNA低聚物长度（n = 6，15）的不同表面吸附的形态（n = 6，15），它们在多巴胺感应的背景下用于SWCNT，并测量SSDNA构象变化作为离子强度和多巴胺相互作用的功能。我们表明，与更长的（GT）15低聚物相比，较短的低聚物（GT）6沿SWCNT轴（SSDNA间距离为8.6±0.3 nm）采用更周期性的有序环结构（SSDNA间距离为8.6±0.3 nm）（最有可能的5'-5'-5'至14.3±1.1 nm）。在分子识别期间，XSI揭示了多巴胺在SWCNT表面同时引起吸附ssDNA的轴向伸长和径向收缩。■简介我们使用XSI探测聚合物功能化SWCNT的溶液 - 相形态的方法可以应用于感应机制的见解，并为基于纳米粒子的传感器提供了未来的设计策略。
波前塑形提高了散射介质的透明度：评论
光可以在多个自由度（例如空间，时间，波长，振幅，相位和极化）中并行处理和处理信息。因此，在过去的几十年中，它一直是信息观察，传输和汇编的重要工具。光学技术是必不可少的，从跟踪天文学的恒星轨迹到观察生物医学细胞的微观结构。但是，如果光在散射环境中传播，例如无序的材料，生物组织和多模纤维（MMFS），则折射率的不均匀分布将为携带的信息增加随机扭曲。1 - 3这种现象显着恶化了传统光学技术的性能。生物医学尤其受到影响。高分辨率成像和高精度激光疗法通常依赖弹道光子或quasiballistic光子4 - 6
飞秒降低原子散射因子是由强烈的X射线脉冲触发的
1 Riken Spring-8 Center，1-1-1 Kouto，Sayo，Sayo，YOOGO 679-5148，日本2日本2精确科学与技术系，大阪大学工程研究生院，2-1 Yamada-Oka，Osaka，Osaka，Osaka 565-0871，日本565-0871，日本3日本3 UniwersytetupoznaðSkiego2，PL-61614 POZNA或波兰4自由电子激光科学中心CFEL，DEUTSCHES ELEKTRONEN-SYNCHROTRON DESY，NOTKERSTER，NOTKERSTER。85，22607德国汉堡5欧洲XFEL GMBH，HOLZKOPPEL 4，22869德国Schenefeld，德国6核物理研究所6，波兰科学院核物理学院，Radzikowskiego 152，152，152，31-342 KRAKOW，波兰克拉克夫，波兰7材料材料部7材料，材料部7材料部 Nagoya, 464-8603, Japan 8 Japan Synchrotron Radiation Research Institute, Kouto 1-1-1, Sayo, Hyogo 679-5198, Japan 9 Center for Ultra-Precision Science and Technology, Graduate School of Engineering, Osaka University, 2-1 Yamada-oka, Suita, Osaka 565-0871, Japan
比较量子和经典机器学习在大型强子对撞机中矢量玻色子散射背景减少的效果
我们报告了量子和经典机器学习技术之间的一致比较，这些技术应用于对矢量玻色子散射过程的信号和背景事件进行分类，该过程在欧洲核子研究中心实验室安装的大型强子对撞机上进行研究。基于变分量子电路的量子机器学习算法在免费提供的量子计算硬件上运行，与在经典计算设施上运行的深度神经网络相比，表现出非常好的性能。特别是，我们表明这种量子神经网络能够正确地对信号进行分类，其特征曲线下面积 (AUC) 非常接近使用相应的经典神经网络获得的特征曲线下面积 (AUC)，但使用的资源数量要少得多，训练集中的可变数据也较少。尽管这项工作是在有限的量子计算资源下给出原理证明的演示，但它代表了