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使用低噪声超脑源
解锁光谱对纳米级的真正潜力需要开发稳定和低噪声激光源。在这里，我们开发了一个基于由飞秒纤维激光器泵送的全正常分散纤维的低噪声超脑（SC）来源，并显示出高分辨率，在近芳烃（NIR）区域的频谱分辨出近场测量。具体来说，我们探讨了对无孔径散射型扫描近场光学显微镜（S-SNOM）的减少噪声要求，包括SC的固有脉冲到脉冲波动。我们使用SC的光源来展示第一个NIR，频谱解决的S-SNOM测量，这种情况是最先进的商业SC来源太嘈杂而无法有用。我们在单个测量中绘制了在波长区域的1.34–1.75μm波长区域中表面等离子体偏振子（spp）波的传播，从而实验表征了NIR中SPP的分散曲线。我们的结果代表了一种技术突破，有可能在近场研究中实现低噪声SC来源的广泛应用。
模拟解决方案 - Christie Digital
“像打仗一样训练”的口号体现了提供实用和相关培训的能力。对于当今的军事人员来说，这意味着在能见度有限的艰苦条件下进行训练。这种类型的训练对于像急救人员这样事关生命的行动来说越来越重要和有价值。除了大多数投影技术中常见的标准红、绿、蓝组件外，科视 Matrix StIM 还提供单独控制的近红外 (NIR) 照明源，可直接模拟实际的 NVG。这可以优化可见光和 NIR 图像之间的平衡，而不必牺牲一个来换取另一个。
PSO气候变化问责制报告
a在2023年末，气候行动秘书处修改了固定天然气和电力的排放因子，以反映国家库存报告（NIR）中对天然气排放强度的更新，以及从总进口模型转移到针对温室气体工业报告和控制的净导入模型的转变。此更新导致了前几年报告的调整后基线数字。排放因子是用于计算活动，燃料燃烧或产品的温室气体的系数。有关天然气NIR变化的更多信息，请参阅《不列颠哥伦比亚省石油和天然气甲烷排放的变化的技术概述-CANADA.CA
政府公报Staatskoerant
第9届国家温室气体库存报告撰写了南非共和国I，林业，渔业和环境部长迪恩·特拉弗斯乔治（Dion Travers George），此后出版了第9届国家温室气体库存报告，如计划。国家温室气库存报告（NIR）涵盖了2000 - 2022年期间，并估算了南非当前的排放水平和趋势，并将构成《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）的第一份双年期透明度报告的一部分。UNFCCC要求南非以逐加气的库存以及其单位的质量，对二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和氧化二氮（n 2 O）的人为排放的估计，并由Sinks通过sinds sinks提供。准确，完整和更新的温室气体排放清单是有效缓解响应的好基础。第9届NIR是根据《公约报告指南》一致的标准国家库存报告格式编制的。NIR可在以下网站上获得：https：//www.environment.gov.za/legislation/gazetted_notices dion dion dion travers乔治林业，渔业和环境部长
文字与图像生成的原理与实务生成ai
机器人和自主代理系列）●凯文·墨菲（Kevin Murphy），机器学习：概率的观点。●Daphne Koller和Nir Friedman，概率图形模型：原理和技术，
带 Max-AI® 的 SpydIR®
概述 这款光学分选机集成了 SpydIR® 技术和 Max-AI® 技术，打造出一款具有无与伦比检测能力的革命性新型分选机。NRT 的 SpydIR 技术使用近红外光 (NIR) 检测按材料类型识别塑料、纸张、木材和其他材料。Max-AI 技术采用基于摄像头和神经网络的人工智能 (AI) 来识别可回收物品，方式与人类相似。Max 的类似人类的识别决策是额外的智能层，当添加到 SpydIR-R 分选机的高精度和高容量 NIR 分选时，可以创造新功能。结果是新功能 - 例如，NRT SpydIR® 检测可以快速可靠地识别纤维、PET 或许多其他材料，但 Max-AI 可以识别该纤维是在锡罐上还是在纸板上，以及 PET 是否是不受欢迎的托盘或 HDPE 是否是食品级。
来自晶体的极紫外高次谐波的阿秒同步
摘要 强近红外 (NIR) 激光脉冲与宽带隙电介质相互作用会在极紫外 (XUV) 波长范围内产生高次谐波。这些观测为固体中的阿秒计量提供了可能性，精确测量各个谐波相对于 NIR 激光场的发射时间将大有裨益。本文表明，当从氧化镁晶体的输入表面检测到高次谐波时，对 XUV 发射的双色探测显示出明显的同步性，这与块体固体中电子-空穴再碰撞的半经典模型基本一致。另一方面，源自 200 μ m 厚晶体出口表面的谐波双色光谱图发生了很大变化，表明传播过程中激光场畸变的影响。我们对 XUV 能量下亚周期电子和空穴再碰撞的跟踪与阿秒脉冲固态源的开发有关。
2024 年 11 月 15 日
2012 年 6 月她开始在俄勒冈健康与科学大学 (OHSU) 担任助理教授，并于 2022 年 7 月晋升为教授，目前是道格拉斯斯特兰特聘教授。她实验室的当前重点是开发新型荧光探针，以改善针对患者的宏观和微观成像。在过去十年中，她一直致力于开发近红外 (NIR) 神经特异性造影剂，用于临床转化以指导外科手术。她和她的团队成功开发了同类首创的 NIR 神经特异性小分子造影剂，这些造影剂正在临床转化以辅助手术期间的神经识别和可视化。这项技术也从她的实验室分拆出来成立了一家初创公司 Trace Biosciences，该公司专注于这种新型术中成像技术的临床转化。