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用软、硬 X 射线比较光电子能谱分析石墨烯纳米片形貌对功能化的影响
自从分离出来以来，石墨烯就因其独特的性质而受到学术界和工业界越来越多的关注。然而，“我的材料是什么”的障碍阻碍了进一步的商业化。X 射线光电子能谱 (XPS) 被认为是一种确定元素和化学组成的首选方法。在这项工作中，研究了石墨烯颗粒形貌对 XPS 结果的影响，并调查了其作为 X 射线能量的函数的关系，使用具有 Al K 𝜶 辐射的传统 XPS 和使用 Cr K 𝜶 辐射的硬 X 射线光电子能谱 (HAXPES)。因此，信息深度在 10 到 30 纳米之间变化。为此，对两种含有石墨烯纳米片的商业粉末进行了比较，它们的横向尺寸约为 100 纳米或在微米范围内。这些较大的粉末以石墨烯层堆栈的形式存在，用扫描电子显微镜进行检查。然后用氧或氟对这两种粒子进行功能化。发现石墨烯颗粒的尺寸会影响功能化程度。只有 XPS 和 HAXPES 的结合才可以检测颗粒最外层表面甚至堆叠层的功能化，并为功能化过程提供新的见解。
用软、硬 X 射线比较光电子能谱分析形貌对石墨烯纳米片功能化的影响
自从分离出来以来，石墨烯就因其独特的性质而受到学术界和工业界越来越多的关注。然而，“我的材料是什么”的障碍阻碍了进一步的商业化。X 射线光电子能谱 (XPS) 被认为是一种确定元素和化学组成的首选方法。在这项工作中，研究了石墨烯颗粒形貌对 XPS 结果的影响，并调查了其作为 X 射线能量的函数的关系，使用具有 Al K 𝜶 辐射的传统 XPS 和使用 Cr K 𝜶 辐射的硬 X 射线光电子能谱 (HAXPES)。因此，信息深度在 10 到 30 纳米之间变化。为此，对两种含有石墨烯纳米片的商业粉末进行了比较，它们的横向尺寸约为 100 纳米或在微米范围内。这些较大的粉末以石墨烯层堆栈的形式存在，用扫描电子显微镜进行检查。然后用氧或氟对这两种粒子进行功能化。发现石墨烯颗粒的尺寸会影响功能化程度。只有 XPS 和 HAXPES 的结合才可以检测颗粒最外层表面甚至堆叠层的功能化，并为功能化过程提供新的见解。
使用小波变换和长期术语记忆网络
摘要：通常使用试验期产生的所需的血液动力学响应函数（DHRF）来识别功能近红外光谱的活化通道。但是，在未知的试验期内无法使用这种方法。在本文中，提出了一种不使用DHRF的创新方法，该方法使用最大重叠离散小波变换在静止状态下提取闪烁的信号，确定与生理噪声相对应的低频小波，并使用长期术语内存网络训练它们，并预测它们在训练它们，并预测他们在任务过程中进行训练。预测的动机是在任务开始时保持生理噪声的相位信息，这是可能的，因为信号从静止状态延伸到任务会话。该技术将静息状态数据分解为九个小波，并使用第五到第九波进行学习和预测。在第八波小波中，从15-S预测窗口中使用和没有DHRF之间的预测误差差似乎是最大的。考虑到激活周期在生理噪声附近时消除生理噪声的困难，当不适用常规方法时，提出的方法可以是一种替代解决方案。在被动脑计算机界面中，估计大脑信号启动时间是必要的。
使用傅立叶转化红外光谱
1个生物系统机械工程系，农业与生命科学学院，智纳国立大学，大韩民国大道34134； 201860369@o.cnu.ac.kr（R.J.）; akbar.faqeerzada@o.cnu.ac.kr（m.a.f.）; btanima1987@gmail.com（T.B.）2 VIT设计学院多媒体系（V-Sign），Vellore Technology Institute（VIT），Vellore 632014，印度； lakshmipriya.gg@vit.ac.in 3美国农业部农业部农业研究局环境微生物和食品安全实验室，美国农业部，Barc-East，Barc-East，Barc-East，Bldg 303，Beltsville，MD 20705，美国； moon.kim@usda.gov（M.S.K. ）; unsuck.baek@usda.gov（i.b.） 4农业与生命科学学院智能农业系统系，智纳国立大学，大韩民国大师，34134 *通信：chobk@cnu.ac.kr;电话。 ： +82-42-821-67152 VIT设计学院多媒体系（V-Sign），Vellore Technology Institute（VIT），Vellore 632014，印度； lakshmipriya.gg@vit.ac.in 3美国农业部农业部农业研究局环境微生物和食品安全实验室，美国农业部，Barc-East，Barc-East，Barc-East，Bldg 303，Beltsville，MD 20705，美国； moon.kim@usda.gov（M.S.K.）; unsuck.baek@usda.gov（i.b.）4农业与生命科学学院智能农业系统系，智纳国立大学，大韩民国大师，34134 *通信：chobk@cnu.ac.kr;电话。 ： +82-42-821-67154农业与生命科学学院智能农业系统系，智纳国立大学，大韩民国大师，34134 *通信：chobk@cnu.ac.kr;电话。： +82-42-821-6715
由原位软和硬X射线光电谱图研究的基于HFO2的设备中的陷阱辅助的回忆开关
今天的数字计算机基于内存和计算的分离。因此，必须将数据从存储位置不断传输到传统计算体系结构中的计算位置，反之亦然，从而导致高潜伏期和能量能量。[1-3]一个为某些应用而克服这种所谓的von Neumann瓶颈的潜在概念是神经形态计算体系结构的发展，该构建体的目的是模仿人脑中的信息处理。[4-7]在生物学中，信息处理发生在庞大的神经元和突触网络中，而没有计算和记忆之间的身体分离，[8]在感觉处理，运动控制和模式识别等任务中产生了令人印象深刻的性能，[9]同一时间消耗较小的能量，比数字计算机要少的数量计算机需要进行类似的任务。[5,6,10,11]
基于电化学阻抗谱的锂离子电池温度指示器和过热检测
摘要 —锂离子电池因其诱人的优势而成为储能系统的领先技术。然而，锂离子电池的安全性是一个主要问题，因为它们的工作条件在温度、电压和充电状态方面受到限制。因此，监测锂离子电池的状态以保证安全运行非常重要。为此，在目前的研究中，我们分析了电化学阻抗谱 (EIS) 作为估算电池温度的工具。在不同的充电状态下进行 25°C 至 140°C 的过热滥用测试，并在测试期间获得 EIS 测量值。分析了温度对不同频率下电池阻抗的影响并揭示了新的发现。阻抗的实部被确定为通过 EIS 估算电池温度的最佳指标。此外，根据实验结果，提出了实现精确温度监测的最佳频率，避免充电状态变化产生的干扰。最后，EIS 被证明是一种可靠的过温和热失控检测技术。索引词 — 锂离子电池、安全性、电化学阻抗谱、阻抗、温度估算
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。
完整无缺的快速现场化学鉴定...
摘要：法医和安全部门一直需要快速、现场、易于使用、非侵入式地对爆炸前犯罪现场的完整高能材料进行化学鉴定。仪器小型化、数字数据的无线传输和云存储以及多变量数据分析方面的最新技术进步为近红外 (NIR) 光谱在法医科学中的应用创造了新的、非常有前景的选择。这项研究表明，除了滥用药物外，具有多变量数据分析功能的便携式 NIR 光谱也为识别完整的高能材料和混合物提供了绝佳的机会。NIR 能够表征法医爆炸物调查中涉及的各种化学物质，包括有机化合物和无机化合物。对实际法医案件样本的 NIR 表征令人信服地表明，该技术可以处理法医爆炸物调查中遇到的化学多样性。 1350–2550 nm NIR 反射光谱中包含的详细化学信息可用于正确识别给定类别的含能材料中的化合物，包括硝基芳族化合物、硝基胺、硝酸酯和过氧化物。此外，还可详细表征含能材料混合物，例如含有 PETN（季戊四醇四硝酸酯）和 RDX（三硝基三嗪烷）的塑料配方。所给出的结果表明，含能化合物的 NIR 光谱
动力学和光谱学中的圆锥形交集
Born-Oppenheimer近似是多体Schrodinger方程的最重要简化之一。通过忽略核运动，可以在所谓的绝热系统中分离核运动和电子运动。在这种绝热状态下，核运动逐渐发生，使该系统始终是瞬时哈密顿量的能量特征功能。Born-Oppenheimer近似导致电子，旋转和振动自由度的典型范式，可以独立计算。当核运动与电子运动耦合时，出现了Oppenheimer制度的局限性，这就是所谓的振动耦合。这种绝热状态通常发生在光化学或化学反应中，在光化学或化学反应中，核运动变得足够重要，可以发挥振动耦合。对于每个绝热状态，可以绘制势能表面（PE）。如下图所示，不同的激发状态势能表面通常在单个点上退化，该点形成了两个表面相交的锥形形状。这是圆锥形的交叉点，即可能的堕落度的0尺寸空间。圆锥形交叉点是理解状态之间的过渡的关键，尤其是在诸如光化学中发生的激发态动力学中。例如，在荧光中，从单重击状态s 1到单线基态S 0发生过渡，这可能是作为圆锥形相交的接缝的过渡而发生的。
功能性近红外光谱作为个性化...
神经病学领域数字医疗的持续发展依赖于便携且经济高效的大脑监测工具，这些工具可以准确地实时监测大脑功能。功能性近红外光谱 (fNIRS) 就是这样一种工具，它作为功能性磁共振成像的实用替代品，以及脑电图等模式的补充工具，在研究人员和临床医生中越来越受欢迎。本综述通过确定推动当前 fNIRS 研究的两大趋势，介绍了 fNIRS 对神经病学数字医疗个性化目标的贡献。第一个主要趋势是使用 fNIRS 进行多模式监测，这使临床医生能够访问更多数据，帮助他们了解患者脑血流动力学与其他生理现象之间的相互联系。这使临床医生能够对身体健康进行全面评估，以获得更详细和个性化的诊断。第二个主要趋势是 fNIRS 研究正在采用自然实验范式进行，涉及熟悉环境中的多感官刺激。在动态活动或虚拟现实中对大脑进行多感官刺激监测有助于了解日常生活中发生的复杂大脑活动。最后，讨论了未来 fNIRS 研究的范围，以促进更准确地评估大脑激活，并让 fNIRS 作为数字医疗设备的临床接受度更高。