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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
混合腔体 - 安特纳（Antenna
在金属天线表面的等离子体共振可以极大地增强拉曼散射。固有的固有性是，极端场限制缺乏精确的光谱控制，这将在塑造光和分子振动之间的光力相互作用方面具有巨大的希望。我们将一个实验平台降低，该平台由等离子纳米胶体胶体天线组成，该平台与开放的，可调的Fabry-Perrot微腔耦合，以选择性地解决具有强拉曼散射强的分子的单个振动线。由腔模式的杂交和等离子宽共振引起的多个狭窄和强烈的光学共振，用于同时增强激光泵和光学态的局部密度，并使用严格的模态分析来表征。多功能自下而上的制造方法允许通过理论和实验性地进行定量比较与裸纳米胶体系统的定量比较。这表明混合系统允许具有狭窄的光学模式的类似SERS增强比例，为分子验光力学中的动态反应效应铺平了道路。
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
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。
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。
TSV应力演变映射使用在线拉曼光谱
使用在线拉曼光谱法开发了通过 - 硅vias（TSV）阵列内的应力演化的全面图片。一组具有不同TSV几何形状和金属种子衬里厚度的晶圆暴露于各种退火条件。监测VIA之间的Si-Si声子模式移动，通过几何形状和加工条件对Si底物中应力的影响是无损的。紧密靠近TSV的压缩应力。然而，对于带有小TSV音高的阵列，底物在VIA之间的空间中并没有完全放松，而是在阵列内积聚拉伸应力。这种病间应力随着TSV螺距的降低而增加，积聚向阵列的中心，并在很大程度上取决于退火条件。阵列中的高分辨率拉曼图显示了TSV阵列中应力分布的全部图片。通过使用不同的激发波长，探测了Si晶片中应力的变化。这些发现证明了对过程依赖性压力信息的在线访问的价值。此知识有助于定义设计基本规则，以获得最高设备性能或最大化晶体上可用区域的逻辑设备。
机器学习的最新进展辅助拉曼光谱
随着拉曼光谱的发展及其应用域的扩展，用于光谱数据分析的常规方法已经表现出许多局限性。探索新的方法以促进拉曼光谱和分析已成为研究重点的一个领域。已经证明，机器学习技术可以从光谱数据中更有效地提取有价值的信息，从而为分析科学创造前所未有的机会。本文概述了用于机器学习（ML）和ML-Algorithms的传统且最近开发的统计方法，用于基于拉曼光谱的分类和识别应用。这些方法包括主要成分分析，k-nearest邻居，随机森林和支持向量机，以及基于神经网络的深度学习算法，例如人工神经网络，卷积神经网络等。大部分审查致力于从多个领域的Raman光谱中的机器学习进展，包括材料科学，生物医学应用，食品科学等，这达到了令人印象深刻的分析准确性。在许多这些应用领域中，拉曼光谱和机器学习的结合是实现高通量和快速识别的前所未有的机会。还讨论了当前研究的局限性，并提供了对未来研究的观点。