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World File Search System高光
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。
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。
高光谱遥感
Space Borne高光谱传感器的最新进展进一步增强了我们观察地球环境的能力，但在数据分析和探索方面也引入了新的挑战。这些挑战需要创新的方法和方法论，以充分利用高光谱成像在环境监测和科学研究中的潜力。高光谱传感器，例如Aviris，Hydice，Hysi，Hymap，Hyperion以及最近，Aviris-NG和Prisma，在各种领域具有显着高级的研究和应用。这些传感器为大气表征，生态系统研究，水资源管理，矿产勘探，气候研究，雪和冰科水文，沿海环境监测，土地使用/土地覆盖分析，植被图和行星研究提供了宝贵的数据。由Space Borne Platforms捕获的高光谱图像捕获的详细光谱信息提供了独特的见解，使其非常适合定量资源映射和监视。随着高光谱技术的不断发展，预计它们的潜在应用将进一步扩展，从而推动多个学科的创新。
超高光明绿色Ingan在硅上
总部位于中国的研究者报告说，硅（SI）上的高光泽绿色依赖二氮（INGAN）发光二极管（LED）[Haifeng Wu等人，Light：Science＆Applications，V13，V13，P284，2024]。将外延材料以1080x780格式的7.5μm螺距下的正常大小的LED和5µm像素的阵列。30x30阵列在1000a/cm 2电流注入时达到1.2x10 7 cd/m 2（nit）的亮度，声称是此类微型LED的最高报告。来自匈牙利大学的研究团队，Innovision Technology（Suzhou）Co Ltd，Lattice Power（Jiangxi）Corp，中部南大学，北京数字光学设备IC Design Co Ltd和Hunan Normal University，认为Spectrum的绿色部分对于“准确的色彩再现和整体图像质量”特别重要。微主导的显示被视为在虚拟/增强真实环境中具有即时应用的关键下一代视觉接口。研究人员使用金属有机化学蒸气
利用遗传疾病中的端粒到端粒参考提高光学基因组图谱的分辨率
参考基因组是比较个人基因组以推断临床变异的基线标准。广泛使用的参考基因组 GRCh38 包含间隙和未解析的碱基，尤其是在复杂区域，这可能会影响变异的发现。相比之下，无间隙端粒到端粒 CHM13 (T2T-CHM13) 参考基因组可用于评估基因组的困难区域。光学基因组图谱 (OGM) 是一种用于结构变异识别的成像技术，与传统细胞遗传学方法相比，其分辨率有所提高。我们的研究展示了 T2T-CHM13 参考基因组在复杂区域中增强结构变异 (SV) 检测的实用性。我们通过两个临床病例说明了这一点，其中与 T2T-CHM13 的改进比对导致关键 SV 的置信度得分显著提高。我们展示了更新后的 T2T-CHM13 参考的临床诊断结果有所改善，并提倡采用它。
TS-1A：2024 年 12 月 3 日（15:45 至 17:30）GT 1：高光谱遥感（会议主席：IIRS 的 Anil Kumar 博士和 IIST 的 Rama Rao Nidamanuri 教授）Pape
Moonis Ali*（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）*；Apratim Biswas（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）；Anna Iglseder（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）；Vinod Kumar（哈里亚纳邦林业系）；Shant Kumar（哈里亚纳邦库鲁克谢特拉大学环境研究所）；Bharat Lohani（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）；Sandeep Gupta（库鲁克谢特拉大学环境研究所）；Markus Hollaus（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）；Norbert Pfeifer（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）
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。
基于高光伏穿透率线性化最优功率流的新旧电池储能系统的最佳尺寸和位置
摘要：电池储能系统 (BESS) 的优化因其众多优势（例如提高能源效率、成本效益和促进网络稳定性）而越来越受到消费者的欢迎。随着电动汽车 (EV) 电池的老化，在拆卸电池后进行有效管理对于提高能源效率至关重要。在这种情况下，将二次电池 (SLB) 重新用于 BESS 应用提供了一种非常有吸引力的直接回收或处置替代方案，既具有经济效益又具有环境效益。因此，本研究旨在通过比较 IEEE 14 总线中的新电池和 SLB 来确定 BESS 的最佳尺寸和位置。该分析侧重于开发基于高光伏 (PV) 渗透率、集成运营和投资成本的经济高效的能源系统，使用从线性化网络得出的直流最优功率流 (DC-OPF) 模型。结果表明，与没有 BESS 的情况相比，优化 BESS 分别使光伏渗透率和未供应能源成本降低 2.28% 和 3.38%。此外，25%的光伏渗透率分别使新电池和SLB的每日总运营成本降低约38.89%和74.77%。
带有高光度的表面图案粉红色的葡萄干玻璃杯...
多维工程葡萄干剂玻璃被广泛探索以构建各种红外光子设备，其表面是波前控制的关键维度。在这里，我们演示了在葡萄干剂玻璃表面上直接构图高光谱raTio mi-crostructures，这提供了一种有效且坚固的方法来操纵长波辐射。使用优化的深层蚀刻过程，我们成功地以8μm的高度构建了高镜的小圆柱，但我们成功地制造了高态度的微柱，我们证明了2毫米直径的全chalcogenide金属元素，具有0.45的数字光圈，在1.5mmmmm-mm-mm-thick的表面上为0.45，均为1.5mmmmmmmm-thick。利用出色的长波红外（LWIR）透明度和中等折射率为2 SE 3玻璃，全chalcogenide Metalens的焦点斑点大小约为1.39λ0，焦点效率为47％，在9.78μm的波长下为9.78μm，同时也表现出高分辨率的效果。我们的工作提供了一条有前途的途径，可以实现易于制作的，可实现的平面红外光学元件，用于紧凑，轻巧的LWIR成像系统。
使用Enmap高光谱数据以及Sentinel-2时间数据绘制森林树种及其生物多样性：树种分类和多样性指数的方法
通过迭代实验，使用数据还原技术和算法调整，我们在针头叶和宽叶的物种上实现了最佳性能。通过对坎皮诺斯国家公园中国家森林库存的混合物种多边形的定量准确性评估来验证所得的树种图。达到85％至93％的总体准确性，我们的研究证明了这种综合方法在树种映射中的功效。此外，树木地图是推导关键生物多样性指数的基础 - 物种丰富度，Shannon-Wiener多样性指数，Simpson的多样性指数和复合生物多样性指数 - 提供对空间生物脱位模式的见解，并提供有针对性的保护策略。这项研究体现了将先进的遥感技术与现场验证相结合的潜力，以增强我们对森林生态系统的理解并指导可持续的管理实践。