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增强弥漫性相关光谱脉冲脑血流信号，并具有近红外光谱光谱学
将DC与NIRS结合起来可以计算氧气6的脑代谢率，并进一步了解健康7、8和病理条件下血红蛋白浓度与脑血流（CBF）变化之间的关系。9，10最近，我们和其他小组提出了使用DCS脉动CBF指数信号（PCBF I）来量化颅内压（ICP），临界关闭压力（CRCP），脉冲指数（PI）和脑抗血管抵抗指数（CVR I）的连续性和非inniNninvasine continally and Inninvasine conteriality。11 – 16 Despite the encouraging results, the low signal-to-noise ratio (SNR) of current DCS devices limits pCBF i to source- detector separations (SDsep) of up to 2.5 cm, which reduces brain sensitivity in adults, 17 and to achieve sufficient time-points within a pulsatile waveform, it requires cardiac-gated averaging of 50 arterial pulses, 11 which dampens the脉冲峰，并提供CRCP和CVR I估计为0.02至0.07 Hz，速率太低，无法研究大脑脉管系统的动态压力流关系。18要克服DCS噪声，增加SDSEP并以较少的平均恢复PCBF I恢复，我们提出了一种基于NIRS和DCS脉冲信号组合的新方法。由于在相同采样速率下的NIRS测量值通常检测到多个数量级的光子，因此NIR的SNR比DCS的SNR（19，20）好得多，允许测量脉冲血容量波形，并在长SDSEP（≥3cm）处具有高时间分辨率。PWA通常是指在短SDSEP上使用脉搏氧量设备测量的PPG波形的形态。21特别是，我们最近开发了一种称为Flexnirs的开源，可穿戴和无线NIRS设备，具有低噪声等效功率（NEP <70 fw∕P Hz），能够以高达266 Hz的采样率以高达266 Hz的采样率获取10个通道。22该设备的高SNR性能使我们能够在NIRS光掌术（PPG）的脉冲光吸光度下以3.3 cm sdsep（Nirs-Pppg）的速度吸收性（NIRS-PPG）与少数Beats Anever to beats Anirs to beative and Beative vellsaTile光吸光度（PPG），从而解决脉动血液量和其时间衍生物。23从表面PPG中提取的形态特征及其时间衍生物已在文献中进行了研究，通常包括PPG波轮廓的振幅，潜伏期和宽度。这些特征通常带有算法，这些算法在信号中找到局部最大值和最小值及其第一个至第三次衍生物。23 PWA量化了脉搏波的特性，以获取有关心血管态的信息，并揭示了特定特征与皮肤血管衰老，刚度和外周耐药性的相关性。24 - 27测量长SDSEP PPG及其时间导数的能力扩展了分析，以表征大脑血管，并通过弥漫性光学方法为研究脑健康打开了新的维度。28 - 30此外，当通过利用脉冲血容量和血流关系同时测量DC和NIR时，31 - 33，我们可以将Pul-Satile流入和流出和流出和模型PCBF I分开，并将模型作为NIRS-PPPG的线性贡献，以及它的首次衍生物[D（NIRS-PPPG）[D（NIRS-PPPG）/DT]。所得拟合的PCBF i-fit在DC上显示超过SNR，同时准确匹配DCS脉冲流，使我们能够在心脏频率下估计PI，CRCP和CVR I。为了验证该模型，我们与Flexnirs同时测量了12位健康受试者，并且在我们的实验室中可用的最先进的DCS原型，该原型在1064 nm处运行，并采用了超导纳米型单杆探测器（SNSPD）。SNSPD-DCS系统提供了> 16倍SNR的增加，而标准DCS技术，17，使我们能够在较大的分离处解决PCBF I，并使用较低的心脏门控平均。，我们对受试者进行了NIR和DCS测量，同时执行改变脑和系统生理的标准任务，并在各种条件下恢复了脉动和慢速变化的信号。
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
重夸克偶素光谱的量子计算
我们报告了量子计算在重夸克偶极子光谱研究中应用的首次演示。基于重夸克和反夸克系统的康奈尔势模型，我们展示了如何在 IBM 云量子计算平台上用 VQE 方法制定和解决这个汉密尔顿问题。由于全局去极化噪声通道导致的误差通过零噪声外推法进行校正，结果与预期值高度一致。我们还推广了 VQE 方法，通过相对于基态的正交化来解决激发态。这种新方法已被证明适用于无噪声量子模拟器上的夸克偶极子系统，并且可以轻松应用于解决许多其他物理系统中的类似激发态问题。
钻石光谱、缺陷中心、颜色等……
研究材料与光的光谱相互作用的学科称为光谱学，我们可以从一个简单的问题开始：“光是什么？”。我们用眼睛观察到的光（以及我们看不见的光）是由于能量在空间中以电场和磁场的组合形式传播而产生的，称为电磁波。这种波可以用其波长来表征，可见光区域的光的波长范围从紫色区域的 400 nm 到红色区域的 700 nm。我们都熟悉彩虹的景象，如果彩虹的颜色在图中显示为波长垂直向下增加，那么红色以下是红外线，紫色以上是紫外线。这些区域无法用人眼探测到，但可以使用对这些波长敏感的合适仪器进行研究。对于钻石，我们会发现需要测量所有三个区域。
Majorana涡流模式的微波光谱
在某些基于Fe的超导体的涡流核心中观察到零偏置电导峰，引发了人们对涡旋结合的主要州的重新兴趣。这些材料被认为在其大相位上是内在拓扑的，因此避免了超导体 - 触发器异质结构中遇到的潜在有问题的界面物理学。然而，我们无法衡量非局部涡流的拓扑量子状态（即涡旋对的电荷）的拓扑量子状态，从而阻碍了涡旋主要模式的非阿布尔统计数据的进展。在本文中，我们从理论上提出了Majorana Vortex对电荷的基于微波的电荷奇偶校验读数。涡流上方的微波谐振器可以将其搭配到电荷，从而使Majoraana Parity的分散读数。我们的技术也可以用于常规超导体的涡旋中，并允许人们探测涡流结合的准颗粒的寿命，该粒子目前超出了现有的扫描隧道显微镜功能。
增强拉曼光谱 - RSC 出版
蛋白质组学的发展。13,14 人们希望开发超灵敏、经济高效且简单的表征技术来获得生理环境中的天然和内在蛋白质结构。在不同的技术中，光学方法是实现这一目标最有效的方法之一。表面增强拉曼光谱 (SERS) 已被接受为蛋白质组学中一种很有前途的工具，因为它能够以非侵入性方式提供指纹信息并具有单分子灵敏度。15,16 1980 年，Cotton 等人利用表面增强共振拉曼散射检测细胞色素 C (Cyt C) 和肌红蛋白，为 SERS 在蛋白质检测中的应用打开了大门。 17 事实上，SERS 信号主要由辅因子（例如卟啉和阿维腺嘌呤二核苷酸）决定，因为它们具有较大的拉曼截面，并且在适当的入射光下具有共振效应。18
分层混合有机
摘要在广阔的杂化有机金属卤化物钙钛矿（HOIP）的材料综合和表征中的持续进展已被主要在光电应用中的非凡特性所推动。这些作品强调了晶格振动的特殊作用，该作用与电子强烈相互作用，从而导致影响光学性质的耦合态。在这些材料中，分层（2D）HOIP已成为一个有前途的材料平台，以解决其三维对应物的某些问题，例如环境稳定性和离子迁移。分层HOIP由由金属卤化物八面体制成的无机层组成，这些层由由有机阳离子组成的层分隔。他们不仅对应用吸引了很大的兴趣，而且由于其晶体结构可调性而引起了丰富的现象学。在这里，我们概述了通过拉曼光谱以几种配置和设置来实现的主要实验发现，以及它们如何促进这些迷人材料的复杂结构性质。我们关注声子频谱如何来自几个因素的相互作用。首先，无机和有机部位的运动是耦合的，其典型模式在能量上截然不同。尽管如此，它们之间的相互作用是相关的，因为它导致低对称性晶体结构。然后，外部刺激的作用，例如温度和压力，它们通过改变晶格的对称性，八面体倾斜和分子的排列而诱导相变的相变。最后，强调了电荷载体和光子声子之间耦合的相关作用。
引导功能近红外光谱频率 -
设置FNIRS实验时，将OPTODES放在头皮上，可以将其限制在源（发射器）和检测器（接收器）中，具体取决于其功能。从源发出的光通过脑外和脑组织传播到几厘米，在光线到达检测器之前，一些光子被分散并吸收。5因此，FNIRS的空间分辨率在5至10 mm 4的范围内取决于源 - 检测器对（或“通道”）的排列在头皮上。6源对与检测器对之间的距离以及它们之间的解剖组织决定了光笔的深度以及对基础皮层的敏感性。1因此，fnirs信号的质量在optode布局之间可能会有巨大不同。optode布局的这种效果与需要稀疏的optode布局（例如大脑 - 计算机接口（BCIS））的应用特别相关。bcis为患有严重运动障碍的临床人群提供了一种替代手段，可以通过使用户能够在没有电动机输出的情况下通过大脑活动发送命令。7，8 fnirs是实施BCI的有前途的选择，因为其可移植性，安全性和相对较低的成本。9，10