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基于神经网络的光谱方法将单株树分配至遗传分化的亚种群
1 农业食品、动物和环境科学研究所—ICA3，奥希金斯大学，圣费尔南多 3070000，智利； carlos.maldonado@uoh.cl （CM）； rodrigo.contreras@uoh.cl (RIC-S.) 2 塔尔卡大学生物科学研究所，塔尔卡 3460000，智利 3 康塞普西翁大学林业科学学院景观生态学实验室，康塞普西翁 4030000，智利； cristian.echeverria@udec.cl 4 智利大学林业科学与自然保护学院，拉平塔纳，圣地亚哥 8820000，智利； ricardo.baettig@uchile.cl 5 生物多样性和全球变化研究组（GIBCG），比奥比奥大学基础科学系，奇廉 3780000，智利； crtorres@ubiobio.cl 6 伊朗沙鲁德理工大学农业学院，沙鲁德 3619995161； heidarip@shahroodut.ac.ir 7 塔尔卡大学农业科学学院植物育种和表型中心，塔尔卡 3460000，智利； globosp@utalca.cl 8 植物育种实验室、农业科学与技术中心、北里约热内卢达西里贝罗州立大学、Campos dos Goytacazes 28013-602，巴西； amaraljr@uenf.br * 通信地址：fmora@utalca.cl
使用从RGB/IR颜色图像提取的反射光谱
空间站实验设施（Misse-FF）已飞行了许多材料样品，以研究Leo太空天气暴露对材料和设备的性能和耐用性的影响。我们表现出计划于2022年6月推出的Misse-16任务，在Leo环境中播放了15种小说和充分的材料，持续了六个月。使用RGB/IR摄像机在整个任务中将实时测量光谱反射率的变化。这些时间分辨的数据将作为我们团队正在进行的基于实验室的太空天气交互实验的“太空真相”参考。在模拟的空间天气条件下，MisSE-16数据与重复样品的广泛地面测试的相关性将使材料降解的基本化学模型开发。本文讨论了地面测试活动的初步结果，以收集原始材料和损坏材料的RGB/IR图像，并开发机器学习算法以从颜色图像中提取反射光谱。
通过调整厚度实现 InSe 纳米带的光谱工程以实现全彩色成像
摘要：本文报告了通过无催化剂化学气相沉积 (CVD) 生长法合成 InSe 纳米带。当 InSe 纳米带的厚度从 562 nm 减小到 165 nm 时，峰值光响应发生了显著的蓝移。Silvaco Technology 计算机辅助设计 (TCAD) 模拟表明，这种光谱响应的变化应归因于 InSe 的波长相关吸收系数，其中较短波长的入射光将在表面附近被吸收，而较长波长的光将具有更大的穿透深度，导致较厚的纳米带器件的吸收边缘发生红移。基于上述理论，通过调控纳米带的厚度，实现了对蓝光（450 nm）、绿光（530 nm）、红光（660 nm）入射光敏感的三种光电探测器，可以实现紫色“H”图案的光谱重建，表明二维层状半导体在全色成像中的潜在应用。
有向图和无向图的广义谱聚类
谱聚类是聚类无向图的一种常用方法，但将其扩展到有向图（有向图）则更具挑战性。一种典型的解决方法是简单地对称化有向图的邻接矩阵，但这可能会导致丢弃边方向性所携带的有价值信息。在本文中，我们提出了一个广义的谱聚类框架，可以处理有向图和无向图。我们的方法基于一个新泛函的谱松弛，我们将其引入为图函数的广义狄利克雷能量，关于图边上的任意正则化测度。我们还提出了一种由图上自然随机游走的迭代幂构建的正则化测度的实用参数化。我们提出了理论论据来解释我们的框架在非平衡类别的挑战性设置中的效率。使用从真实数据集构建的有向 K-NN 图进行的实验表明，我们的图分区方法在所有情况下均表现良好，并且在大多数情况下优于现有方法。
使用 SWIR II 光谱域中的第二个全色通道在反射域中进行高光谱全色锐化
摘要：可见全色 (PAN) 和高光谱 (HS) 光谱范围之间差异较大，限制了反射域中的高光谱全色锐化方法，这显著导致 SWIR（1.0–2.5 µ m）光谱域的表示效果不佳。本研究提出了一种新颖的仪器概念，即在 SWIR II（2.0–2.5 µ m）光谱域中引入第二个 PAN 通道。提出了两种扩展融合方法来处理两个 PAN 通道，即 Gain-2P 和 CONDOR-2P：第一种方法是 Brovey 变换的扩展版本，而第二种方法在 Gain-2P 中添加了混合像素预处理步骤。通过遵循详尽的性能评估协议（包括全局、精细和局部数值分析以及监督分类），我们在近郊和城市数据集上评估了更新的方法。结果证实了第二个 PAN 通道的显著贡献（两个数据集的平均归一化间隙在反射域中提高了 45%，仅在 SWIR 域中提高了 60%），并揭示了 CONDOR-2P（与 Gain-2P 相比）在近郊数据集方面的明显优势。
基于图形的运动想象脑机接口脑电图频谱动态递归量化分析
摘要 — 尽管不断进行研究，但基于脑机接口 (BCI) 的通信方法尚不是一种有效可靠的手段，严重残疾的患者可以依赖这种手段。迄今为止，大多数基于运动想象 (MI) 的 BCI 系统使用传统的频谱分析方法来提取判别特征并对相关的基于脑电图 (EEG) 的感觉运动节律 (SMR) 动态进行分类，这导致性能相对较低。在本研究中，我们调查了使用递归量化分析 (RQA) 和基于复杂网络理论图的特征提取方法作为提高 MI-BCI 性能的新方法的可行性。这些特征植根于混沌理论，探索了 MI 神经反应背后的非线性动力学，作为对 MI 进行分类的新信息维度。方法：将六名健康参与者执行 MI-Rest 任务时记录的 EEG 时间序列投射到多维相空间轨迹中，以构建相应的递归图 (RP)。从 RP 中提取了八个基于非线性图的 RQA 特征，然后通过 5 倍嵌套交叉验证程序与经典光谱特征进行比较，以使用线性支持向量机 (SVM) 分类器进行参数优化。结果：与经典特征相比，基于非线性图的 RQA 特征能够将 MI-BCI 的平均性能提高 5.8%。意义：这些发现表明，RQA 和复杂网络分析可以为 EEG 信号的非线性特征提供新的信息维度，从而提高 MI-BCI 性能。
主动情绪音乐表演时的脑电图频谱特征
摘要：关于音乐演奏者有意表达情绪的神经相关性的研究仍然有限。在本研究中，我们试图评估音乐家的脑电图模式，这些音乐家被要求演奏简单的钢琴乐谱，同时操纵他们的演奏方式来表达特定的对比情绪，并在唤醒度和效价量表上自我评价他们所反映的情绪。在情绪演奏任务中，参与者被要求即兴创作变奏，以传达目标情绪。相比之下，在中性演奏任务中，参与者被要求精确地演奏相同的乐曲，以获得控制演奏过程中运动和感觉激活一般模式的数据。信号的频谱分析是作为初始步骤应用的，以便能够将研究结果与更广泛的音乐情感研究领域联系起来。情绪演奏与中性演奏的实验对比被用来探索与不同情绪状态相关的大脑活动模式。情绪和中性演奏任务在意向转移情绪唤起状态和效价水平方面存在很大差异。在苦恼/兴奋和中性/沮丧/放松演奏之间观察到脑电图活动的差异。
拓扑绝缘子中的非对称Fraunhofer光谱 -
Josephson与拓扑绝缘子作为其弱连接（S-TI-S结）的连接被预计将托管Majorana Fermions，这是为拓扑保护受拓扑保护的量子计算创建量子的关键。但是S-Ti-S电流相关的细节及其与磁场的相互作用尚不清楚。我们用NBTI导线制造了一个BI 2 SE 3连接，并使用施加的平面内字段来测量连接处的Fraunhofer图案。我们观察到，不对称的fraunhofer图案出现在B z，b x，y的电阻图中，并带有基因区的节点间距。这些不对称模式即使在零平行场中也出现，对于高达1 K的温度，它们也会与异常特征与预期有限的库珀配对动量移动和几何效应的不对称Fraunhofer模式进行比较。我们表明几何效应可以主导，而与平面场地幅度无关。这些结果对于将几何相移与库珀对动量转移，Majorana模式特征或其他非常规的超导行为而导致的几何相移很重要。
非典型神经发育的光谱-Jscholar
短手指，有些手指苗条很长，我们其余的人介于两者之间的某个地方。我们手的结构可能会影响我们更适合我们的任务类型。细长的手指可能更适合精确，细节工作，而强大的宽手指可能更适合基于力量的任务。就像有些手指宽而有些一样，所以它与我们的大脑一样，有些大脑由较宽的褶皱组成，有些则具有更狭窄的褶皱，其余的则介于两者之间。这些区别可能会导致某些大脑结构更适合特定的能力和任务。当我们考虑这些结构上的差异时，通过讨论行为水平（直接可观察到的），认知水平（记忆，语言和处理速度），然后再用脑级（神经结构和过程）来使用Morton and Frith（1995）[3]理论方法可能会产生效率。但是，我们将以相反的顺序作为结构探索它们，可能会影响认知，然后认知会影响行为。
脑振荡的光谱图
功能活性与大脑结构接线之间关系之间关系的数学建模很大程度上是使用具有区域性参数的非线性和生物物理详细的数学模型进行的。这种方法为我们提供了丰富的多稳态动力学曲目，但大脑可以显示，但在计算上是要求的。此外，尽管微观水平上的神经元动力学是非线性和混乱的，但尚不清楚是否需要此类详细的非线性模型来捕获新兴的中介体（区域人口合奏）和宏观（整个大脑）行为，这在很大程度上是确定性的，并且在很大程度上是确定性的和可重复的。的确，基于光谱图理论的最新建模工作表明，没有区域变化参数的分析模型可以捕获经验磁性频率光谱以及Alpha和Beta频段的空间模式。在这项工作中，我们展示了基于基于静止健康受试者的磁脑摄影记录获得的频谱的改进，基于频谱理论的模型。我们根据经典的神经质量模型重新重新制定了光谱图理论模型，因此提供了更具生物解释的参数，尤其是在局部规模上。我们证明，在比较模型频谱的光谱相关性并从磁脑摄影记录中获得的光谱相关性时，该模型的性能优于原始模型。该模型在预测经验α和β频带的空间模式方面也表现出色。