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•高度激发原子状态中电子的绕循环•小分子的旋转•蛋白质重要的集体模式的振动•半导体及其纳米结构中电子的谐振频率•超导能量能量隙
你有你自己的天堂 - Nichita Stanescu
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谐振非弹性X射线散射在SASE FEL分辨率极限之外的温致密Fe化合物中
共振非弹性X射线散射（RIX）是一种广泛使用的光谱技术，可提供对原子，分子和固体的电子结构和动力学的访问。但是，RIX需要一个狭窄的带宽X射线探针才能达到高光谱分辨率。从X射线游离电子激光器（XFEL）传递能量单色光束（XFEL）的挑战限制了其在几次实验中的使用，包括用于研究高能量密度系统。在这里，我们证明，通过将XFEL自发自发发射（SASE）的测量与RIX信号相关联，使用神经代理的动态内核反卷入率，我们可以实现比起X-Ray bardeming x-ray barde-bardwidth bander-band banders off band barde the bard bands faster of the Electonic结构的分辨率。我们进一步展示了该技术如何允许我们区分Fe和Fe 2 O 3的价结构，并提供了对温度测量值以及温度温度化合物中的M壳结合能的估计值。
机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。
4309Testing多重
-CSI/FEL从物理场景中恢复了升降机 - 来自物理场景的CSI/FEL照片 - 指纹增强实验室从物理项目中恢复了升降机 - 指纹增强实验室的实验室照片，从物理项目中的标记照片 - 指纹增强的实验室数字图像，展示了数字消毒区域的分数 - frd
经验能量图谱揭示蛋白酶体在多肽转运中的机制
摘要 AAA+ 家族中的环状 ATPase 复合物执行多种细胞功能，这些功能需要其各个 ATPase 亚基的构象转变之间的协调（Erzberger 和 Berger，2006 年；Puchades 等人，2020 年）。如何通过这些协调运动捕获 ATP 水解产生的能量来做机械功尚不清楚。在本研究中，我们开发了一种新方法，用于基于互补的结构和动力学测量来描绘蛋白酶体异六聚体 ATPase 复合物的核苷酸依赖性自由能景观 (FEL)。我们使用 FEL 模拟蛋白酶体的动力学并定量评估预测的结构和动力学特性。FEL 模型预测与本研究和以前研究中的广泛实验观察结果一致，并提出了蛋白酶体 ATPase 的新型机制特征。我们发现 ATPase 亚基的协同运动源自 ATPase 六聚体的设计，该设计要求每个核苷酸结合状态具有独特的最小自由能。ATP 水解通过触发 ATPase 复合物的能量耗散构象转变来决定底物转位的方向。
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Ø1984- 1985年和1989年至1990年的加利福尼亚州圣何塞IBM研究实验室的科学家访问科学家。1987年春季，加利福尼亚州伯克利UCB的科学家Zernike教授奖，格罗宁根大学（2012-2013）。访客拉德布德大学nijmegen（2019-2021）。2013-2018：格罗宁根大学（NL）的自然科学学院荣誉教授。与劳伦斯·伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）合作。（2001-2015），基于循环的LINAC（LIX）的X射线FEL系统的科学案例，这是基于激光驱动的等离子体加速度（Bella）的X射线脉冲源和MHz超导Linac FEL（NGLS）。2003-2015，Elettra Sincrotrone的Fermi Electron激光科学计划负责人。
X 射线自由电子激光器：简介
极化储存环和 FEL 通常具有水平极化矢量，这通常需要在垂直平面上散射。LCLS-II 硬 X 射线波荡器具有垂直极化矢量。圆极化对于磁测量来说是可能的，并且很重要。