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揭示了Terahertz二维相干光谱的光耦合的新颖方面：超导体中振幅模式的情况
最近开发了Terahertz（THZ）二维相干光谱（2DC）是一种强大的技术，可以以与其他光谱镜的方式获取材料信息。在这里，我们利用THZ 2DC研究了常规超导体NBN的THZ非线性响应。使用宽带THZ脉冲作为光源，我们观察到了一个三阶非线性信号，其光谱成分的峰值达到了超导间隙能量2δ的两倍。具有窄带Thz脉冲，在驱动频率ω处鉴定出THZ非线性信号，并在ω¼2δ时在温度下表现出谐振剂的增强。一般的理论考虑表明，这种共振只能由光激活的顺磁耦合引起。这证明了非线性THZ响应可以访问与磁磁性拉曼样密度波动不同的过程，据信这在金属的光学频率下占主导地位。我们的数值模拟表明，即使对于少量疾病，ω¼2δ共振也是由整个研究疾病范围内的超导振幅模式主导的。这与其他共振相反，其振幅模式的贡献取决于疾病。我们的发现证明了THZ 2DC探索其他光谱学中无法访问的集体激发的独特能力。
使用量子级联激光红外光谱和热解的质量质谱法
微塑料（MP）是多种多样的，并且存在于广泛的类型，尺寸，颜色，信息和组成中。因此，需要高准确性，选择性，灵敏度和效率来检测和量化MP的高级分析技术。几项研究已经发表了方法和结果。但是，很少有人提供精度，恢复测试和方法比较，以确保结果的正确性。量子级联激光光谱光谱（QCL-µ IR）是基于其独特的化学特征的颗粒对颗粒的无损鉴定。与用于识别的机器学习（ML）算法相结合，导致了快速，准确和稳健的分类。此外，使用热解气相色谱 - 质量光谱法（PY-GC-MS）可以根据其独特的化学成分对MP进行精确表征和定量。MP，以两步化的化学消化和45 µ µM不锈钢过滤器进行进一步过滤。使用随机森林算法重新处理了从QCl-µ IR（日光解决方案SPEROQT 340）获得的光谱数据。使用PY（前沿，实验室；日本福岛）GC-MS（Thermo Scientific，MA，USA）进一步分析了MP，对相关聚合物类型和样品矩阵进行了优化，可实现量化的低限制（在0.01和0.1 µ g之间），并控制恢复。
磁共振光谱
磁共振光谱（MRS）是一种无创技术，可用于测量组织中不同化学成分的浓度。该技术基于与磁共振成像（MRI）相同的物理原理，以及原子内部磁场和特定核之间能量交换的检测。使用MRI，通过根据发射信号的强度分配不同的灰色值，通过分配不同的灰色值，将这种能量交换以射频信号测量。MRI和MRS之间的主要区别在于，在MRI中，发射的射频基于核的空间位置，而MRS则检测到扫描组织的化学成分。MRS产生的信息以图形方式显示为与所检测到的各种化学物质一致的峰值的频谱。MRS可以作为MRI的辅助手术。首先生成MRI图像，然后在感兴趣的位点，在体素水平（3维体积X像素）处开发MRS光谱。感兴趣的体素（VOI）通常是一个立方体或矩形棱镜，尺寸像素的体积为1至8 cm。MRI提供了大脑的解剖图像，MRS提供了与潜在动态生理学相关的功能图像。MRS可以使用现有的MRI设备执行，并通过所有新的MRI扫描仪中提供的其他软件和硬件进行修改。扫描仪中的成像时间增加了15至30分钟。
基于Terahertz光谱和超材料技术的奶牛中典型生殖激素的定性和定量检测
摘要：孕酮（Prog）和雌激素（E 1）是奶牛中的典型生殖激素。评估体内这些激素的水平可以有助于发情识别。在当前的工作中，使用Terahertz时域光谱法（THZ-TDS）和超材料技术对Prog和E 1进行定性和定量检测的可行性进行了初步研究。首先，收集并分析了PROG和E 1样品的时域光谱，频域光谱和吸收系数。使用密度功能理论（DFT）进行了振动分析。随后，使用CST Studio Suite（CST）软件中的频域解决方案算法设计和模拟了双环（DR）超材料结构。这旨在确保DR的双共振峰与Prog和E 1的吸收峰相似。最后，对DR对不同浓度的PROG/E 1的响应进行了分析并进行定量建模。结果表明，可以通过比较Prog的相应DR共振峰变化和E 1样本以各种浓度进行定性分析。PROG定量模型的最佳R 2为0.9872，而E 1为0.9828。这表明Terahertz光谱 - 超材料技术用于定性和定量检测典型的生殖激素Prog和奶牛中的E 1是可行的，值得探索。这项研究提供了鉴定奶牛发情的参考。
文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
使用拉曼光谱法监测TI3C2TX MXENE降解途径
摘要：扩展Ti 3 C 2 t X MXENE在纳米复合材料以及跨电子，能源存储，能量转换和传感器技术的跨越中的应用，需要简单有效的分析方法。拉曼光谱是评估MXENE复合材料的关键工具；但是，高激光功率和温度可能导致材料在分析过程中的恶化。因此，需要深入了解MXENE光热降解及其氧化状态的变化，但尚无系统研究。这项研究的主要目的是通过拉曼光谱分析研究MXENE晶格的降解。不同的光谱标记与Ti 3 C 2 t X材料内的结构变化有关，并经历了热和激光诱导的降解。在降解过程中，在几个特定步骤中揭示了光谱标记：层间水分子的数量减少， - 哦，组的数量减少，C -C键的形成，晶格的氧化，氧化的氧化以及TIO 2 Nanoparticles的形成（首先是解剖学酶，核心）。通过跟踪位置移位和Ti 3 C 2 t X的强度变化，发现了表示每个步骤启动的光谱标记。这种光谱方法增强了我们对MXENE降解途径的理解，并促进了这些材料将这些材料的增强和可靠的整合到从储能到传感器的各种应用中的设备中。关键字：2D材料，MXENES，拉曼光谱，TIO 2纳米颗粒，Ti 3 C 2 t X，MXENE降解，激光诱导的破坏
光谱
该脚本是针对S〜Ao Paulo大学（USP）的S〜Ao Carlos物理学学院（IFSC）提供的课程光谱学（7600048）的。脚本是一个初步版本，经过纠正和修改。始终欢迎错误通知和改进建议。脚本包含练习解决方案，可以从作者那里获得。Information and announcements regarding the course will be posted on the web page: http://www.ifsc.usp.br/ strontium/ − > Teaching Information and announcements regarding the course will be published on the website: http://www.ifsc.usp.br/ strontium/ − > Teaching − > Semester The student's assessment will be based on written tests and a seminar on a special topic chosen by学生。在研讨会中，学生将在15分钟内提出所选主题。他还将以数字形式提供4页的科学论文。Possible topics are: - The Jaynes-Cummings model and the quantization of the electro-magnetic field, - The method of quantum Monte-Carlo wavefunction simulation, - Elitzur and Vaidman bomb testing problem, - Saturation spectroscopy, - Short pulses and time-resolved spectroscopy, - Principle of the lock-in amplifier, - Intensity stabilization techniques, - Pound-Drever-Hall稳定， - 磁光陷阱， - 频率梳子。
量子电化学光谱 (QES) - Probius
预测“盲测”大鼠血清加标样品中大鼠 IL-6 的浓度，预测值与实际值之间具有较高的一致性和较高的检测限，CV 值较低，< 5% 深蓝线为最小二乘拟合，青色虚线界为 95% CI
使用FTIR光谱>锂离子电池分离器的材料识别
使用现有的用户生成的光谱库作为Microlab软件中的聚合物，使Cary 630 FTIR可以将两个分离器样品识别为聚丙烯和聚乙烯。可以通过向库中添加更多代表性的参考光谱来进一步提高结果的信心。光谱库可以轻松地在Microlab软件中维护和管理，并且可以在几秒钟内创建一个新库。Microlab软件将颜色编码应用于基于HQI的新分离器样品的识别结果，从而快速，易于查看数据质量。两个样本都具有高度的置信度。