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GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱 石墨烯和相关材料的拉曼光谱
和10 4 cm 2 V 1 S 1在室内和液形温度4处，以及通过静电门控，7和异常的光致发光对电子的一维量化，主要是从基础平面上极化。6可以将它们合并到PTMC/PTMC/PTMC/TMD分层材料异构结构（LMHS），具有II型带对齐方式，允许在互惠空间中直接进行光学过渡，8，并且可以在繁华的发射能量中选择更大的发射能量，从而在繁华的范围内进行了繁华的范围，从而在繁华的范围内进行了广泛的范围。gase和Inse晶体是各向异性LMS，包括由范德华力堆叠在一起的共价粘结层。每一层由四个原子平面（SE - GA - GA - SE或SE - IN - IN - in - in - SE）组成，在六边形原子晶格中排列，图。1a和b。在批量生产中，这些层可以堆叠在不同的订单中：属于D 4 6 H空间组的六角形B-结构，属于D 1 3 h空间组或rhombohedral G结构属于D S 3 V空间组的Hexagonal 3结构。9然而，最常见的多型型为3阶，一个含有8个原子和两个层厚的单元池，厚，5和g -inse，一个单位细胞延伸超过3层，包含12个原子。6
心脏肌球蛋白抑制剂CahitDemirkıran1，seniz ...
抽象的糖尿病性视网膜病疾病会影响世界上数百万的人。它被认为是糖尿病疾病的并发症，可能会影响眼视力。医生可以通过医学检查检测这种疾病。为了做出最终决定，需要处理许多图像。幸运的是，计算机辅助的决策支持系统可以帮助医生在减少精力和时间的情况下做出准确的决策。在这项研究中，引入了当前糖尿病性视网膜病变计算机辅助系统的综述。 研究包括使用机器学习或深度学习方法进行糖尿病性视网膜病变检测的研究。 本文根据所提出的方法，使用的数据集，获得的结果和评估来比较所有以前的研究。 该研究还比较了当前的糖尿病性视网膜病数据集。 因此，我们发现基于深度学习的方法具有最佳的表现。 此外，糖尿病性视网膜病变阶段的分类分类比对疾病检测进行二元分类更好。 本研究可帮助研究人员将来的工作选择最佳方法和数据集。 关键字：糖尿病性视网膜病，机器学习，深度学习，血管，图像处理，图像分类。在这项研究中，引入了当前糖尿病性视网膜病变计算机辅助系统的综述。研究包括使用机器学习或深度学习方法进行糖尿病性视网膜病变检测的研究。本文根据所提出的方法，使用的数据集，获得的结果和评估来比较所有以前的研究。该研究还比较了当前的糖尿病性视网膜病数据集。因此，我们发现基于深度学习的方法具有最佳的表现。此外，糖尿病性视网膜病变阶段的分类分类比对疾病检测进行二元分类更好。本研究可帮助研究人员将来的工作选择最佳方法和数据集。关键字：糖尿病性视网膜病，机器学习，深度学习，血管，图像处理，图像分类。
测量用拉曼光谱仪回收锂离子电池材料的转换
•精确的反应控制以最大程度地减少废物和试剂的用法：该公司旨在最大程度地减少废物产生和过度使用试剂。拉曼光谱学提供对反应进度的准确和直接见解的能力，使他们能够更好地控制反应，从而减少废物和试剂消耗。
摘要。 Mahmudi M，Arsad S，Lusiana ED，Musa M，Fitrianesia F，Ramadhan SF，Arif AR，Savitri FR，Dewinta AA，Ongkosongo AD。 2023。微藻多样
摘要。Mahmudi M，Arsad S，Lusiana ED，Musa M，Fitrianesia F，Ramadhan SF，Arif AR，Savitri FR，Dewinta AA，Ongkosongo AD。2023。印度尼西亚东爪哇省Pasuruan和Sidoarjo沿海地区不同栖息地特征的微藻多样性。生物多样性24：4418-4426。微藻是生活在各种栖息地中的微观真核生物。这项研究的目的是确定几个亚藏人中微藻的类型和丰度，包括沉积物，红树林，水柱和人造底物；并分析影响丰度微藻的环境因素。这项研究是在印度尼西亚东爪哇省帕苏鲁安和西多尔霍的沿海地区的多个地点进行的。使用目的抽样方法应用了一种定量描述方法。使用净用于浮游微藻的净和采样图收集样品。使用NMD（非金属多维缩放）对微藻进行分组，并使用CCA（规范对应分析）分析了微藻丰度与水质参数之间的关系。结果表明，在所有研究地点都发现了芽孢杆菌科，氰基科和叶绿体类别，但是trebouxiophyceae和dinophyceae仅在帕苏鲁安海滩发现。在Sidoarjo的Wughoyo Beach的沉积物栖息地中发现了最高的微藻，并以706,605 Ind。cm -2。CCA分析表明，在所有部位都发现了芽孢杆菌科，表明其适应性很高。两个沿海地区的多样性，均匀性和优势指数范围为1.43-2.61； 0.71-0.96;和0.06-0.27。使用NMDS的相似性分析表明，这三个站点之间没有相似性，这表明每个位点都有很高的微藻变化。该分析的结果表明，特定栖息地具有独特的微藻多样性，因此保留多种栖息地类型很重要。
博士A. MOHANBABU ME，博士，助理教授（高级），SRM 科学技术学院，Bharathi Salai，Ramapuram，钦奈，泰米尔纳德邦
Dr. A. MOHANNBABU ME，博士，助理教授（高级），SRM 科学技术学院，Bharathi Salai，Ramapuram，钦奈，泰米尔纳德邦 600089。A. Mohanbabu 博士分别于 2011 年和 2013 年获得印度钦奈安娜大学电子与通信工程学士 (BE) 学位和印度钦奈安娜大学 VLSI 设计硕士学位 (ME)。他于 2018 年 3 月获得博士学位，论文题目为“具有增强模式 (E-Mode) 操作的高级 III-V 异质结构量子阱器件，用于高功率开关、模拟/射频应用”，印度钦奈安娜大学信息与通信工程系，研究领域为复合半导体器件建模与仿真。此外，他还获得了 CSIR HRD 的高级研究奖学金 (SRF) [奖学金编号：(09/468/0497/2016 EMR-I)]，以进行为期两年的全日制博士研究。目前，A. Mohanbabu 博士在印度钦奈拉马普拉姆 SRM 科学技术学院电子与通信工程系担任助理教授。他在同一领域的国际知名期刊上发表了近 22 篇科学索引 (SCI) 期刊和 4 篇 Scopus 期刊。他是各种期刊的审稿人，例如 IEEE Transaction on Device Materials and Reliability、IEEE Access、IETE Technical Review 等。他目前的兴趣是纳米电子器件建模、高功率 GaN 器件的模拟和特性。
硅的拉曼光谱，用铂掺杂并被质子辐照
摘要。在这项工作中，通过拉曼光谱法研究了质子照射和铂杂质对硅样品晶体结构的影响。已经确定，具有铂的Si的单晶掺杂会导致小变化和拉曼光谱中新振动的出现。在521 cm – 1处主硅峰的强度降低了1.6倍，而其FWHM实际上没有变化，约为4.0 cm – 1。这种峰强度的降低可能是由于PT扩散而导致硅晶格结构中键的键和破坏。表明，在Si 光谱中60–280 cm1范围内的新振动的出现与元素PT的存在和PTSI的形成有关。已经发现，具有600 keV质子的Si 样品的照射会导致拉曼光谱发生变化，而PT和/或PTSI的峰消失了。