XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemspectra
由原位固定在 SiC 泡沫中的 TiC 纳米晶体制成的先进纳米复合材料，具有增强的光谱选择性
区域（2.5-25 毫米）。这将有助于实现适当的光谱选择性（a/e），这是评价 SSA 组成材料的参数。4 第二个要求是它的工作温度。事实上，目前 SSA 的最大工作温度限制在 600 1 C，因为超过此温度其组件就会退化。5 这严重限制了 CSP 对太阳辐射光热转换的充分利用。更高的工作温度（通常为 900 1 C ）将提高发电系统的热电转换效率，而该效率受卡诺效率的限制；Zc=1Tc/Th，其中 Th 是工作温度，Tc 是环境温度6，6 从而提高了 SSA 的效率。碳化硅 (SiC) 为高温应用提供了独特的特性，可与其他 CSP 系统的工作条件兼容。 7 它重量轻，导热系数高，抗热震性能优良，强度高，氧化时能形成钝化氧化层，具有抗氧化性能，热稳定性可达B 1400 1 C。7-9
轴Q8752 -E双光谱PTZ网络摄像机 - 用户手册
解决方案概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3开始。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4在网络上找到设备。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。4打开设备的Web界面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4创建一个管理员帐户。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4个安全密码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4验证没有人篡改设备软件。。。。。。。。。。。。。。5 Web接口概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5配置您的设备。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6个基本设置。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6调整图像。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6调整相机视图（PTZ）。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。10视图和录制视频。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11设置事件规则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12音频。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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PTZ。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27音频。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31录音。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31个应用程序。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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盲目的高光谱和多光谱图像融合
光谱图像融合结合了低空间分辨率高光谱（HS）和低光谱 - 分辨率多光谱（MS）图像，以估计高分辨率（HR）光谱图像。尽管基于监督深度学习的最新融合技术显示出令人鼓舞的结果，但这些方法需要大量的培训数据集，涉及昂贵的获取成本和较长的培训时间。相比之下，基于深图像先验（DIP）方法的无监督的HS和MS图像融合为具有不同分布的图像的适应性提供了适应性。但是，现有的无监督方法依赖于线性降解模型的假设，并且需要对这些模型的精确知识才能获得最佳性能。为了克服这些挑战，我们提出了无监督的盲人HS和MS图像融合的中间输出深图像先验（MODIP）。Modip基于DIP模型，并在网络中的中间层产生融合图像。该体系结构包括两个高尺度的卷积发生器，它们从HS和MS输入中重建了HR光谱图像，以及两个网络，这些网络适当地降低了估计的HR图像，以匹配可用的MS和HS数据集，从而学习非线性降解模型。MODIP的网络参数是通过最小化所提出的复合损耗函数的共同和迭代调整的。重要的是，这种方法可以处理降解操作员未知或部分估计的方案。广泛的模拟表明，MODIP的表现优于其他基于模型的图像融合方法。为了评估MODIP的性能，我们在两个模拟光谱图像数据集（Pavia University和Salinas Valley）上测试了Fusion方法，以及通过光学实验室中的测试台实现获得的真实数据集。
高光谱遥感
Space Borne高光谱传感器的最新进展进一步增强了我们观察地球环境的能力，但在数据分析和探索方面也引入了新的挑战。这些挑战需要创新的方法和方法论，以充分利用高光谱成像在环境监测和科学研究中的潜力。高光谱传感器，例如Aviris，Hydice，Hysi，Hymap，Hyperion以及最近，Aviris-NG和Prisma，在各种领域具有显着高级的研究和应用。这些传感器为大气表征，生态系统研究，水资源管理，矿产勘探，气候研究，雪和冰科水文，沿海环境监测，土地使用/土地覆盖分析，植被图和行星研究提供了宝贵的数据。由Space Borne Platforms捕获的高光谱图像捕获的详细光谱信息提供了独特的见解，使其非常适合定量资源映射和监视。随着高光谱技术的不断发展，预计它们的潜在应用将进一步扩展，从而推动多个学科的创新。
用便携式多光谱
摘要 - 这项研究介绍了用于实时牛奶掺假检测的基于便携式，低成本和边缘计算系统的开发。利用AS7265X多光谱传感器和Arduino Nano 33 BLE Sense MicroController，该系统采用了优化的逻辑回归模型来识别具有近乎完美精度的牛奶样品中淀粉掺假的。与复杂的神经网络模型不同，逻辑回归模型提供了简单，低功耗和微控制器的有效操作。收集的光谱数据是实时处理的，结果通过蓝牙传输以立即进行分析。该系统表现出很高的准确性，可移植性和成本效益，使其适合在牛奶供应链的各个阶段使用，包括农场，加工设施和零售点。未来的工作将探讨其他掺假剂的检测以及基于云的分析的集成以增强监视能力。本研究提供了一种创新的方法来确保牛奶质量和消费者的安全。
通过具有概率输出的多任务神经网推断红移和星系性能 - 模拟月亮光谱的应用
1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国
宽带刺激的拉曼成像基于多通道锁定检测的光谱组织病理学
自发的拉曼显微镜通过直接揭示分子的振动光谱，以无标记和非侵入性方式揭示了样品的化学成分。但是，其极低的横截面可防止其应用于快速成像。刺激的拉曼散射（SRS）得益于非线性过程的连贯性，通过几个数量级扩大信号，从而解开了提供分析信息以阐明具有亚纤维分辨率的生化机制的高速显微镜应用。尽管如此，在其标准实现中，窄带SRS一次只能以一个频率提供图像，这不足以区分重叠的拉曼频段的成分。在这里，我们报告了配备有自制的多通道锁定放大器的宽带SRS显微镜，同时在32频率下测量SRS信号，集成时间降至44μs，从而允许详细的，高空间分辨率的样品映射。我们通过测量单个脂质液滴水平的肝细胞中不同脂肪酸的相对浓度，通过测量不同脂肪酸的相对浓度来区分异质样品的化学成分的能力，并通过将纤维固醇模型中的肿瘤与脑肿瘤组织与周围肿瘤区分开来。©2022作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1063/5.0093946
与源自3-羟基苯甲福兰-2-克拉巴的Schiff碱基的杂环复合物的综合，光谱表征和抗菌活性
协调化学的演变受到Schiff碱基的极大影响，Schiff碱是一个很容易与大多数过渡金属形成稳定复合物的家族。众所周知，随着金属络合物的增加，某些药物的消耗会提高其功效1。有趣的是，研究表明某些金属螯合物可能会预防肿瘤发育2。除了它们在有机合成和催化中的重要功能外，据报道，Schiff碱配体的金属络合物具有广泛的工业，生物学，治疗性，分析性和其他用途3-7。Schiff倒数金属络合物由3-羟基苯甲酰呋喃-2-甲醛制成，具有特定方式破坏DNA的能力。Furan衍生物的有效抗菌特性是众所周知的。此外，含有杂环分子的Schiff碱金属络合物具有药物承诺为10,11。因此，一个共同的问题是新的Schiff基础和相关复合物的合成12。制备化学也依赖于知道物质的质子化常数13。此外，新合成化合物的质子化也可以提供有关其结构14的支持性信息。如果理论上计算的质子化常数符合实验值，则建议的结构可能是正确的15-17。
TS-1A：2024 年 12 月 3 日（15:45 至 17:30）GT 1：高光谱遥感（会议主席：IIRS 的 Anil Kumar 博士和 IIST 的 Rama Rao Nidamanuri 教授）Pape
Moonis Ali*（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）*；Apratim Biswas（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）；Anna Iglseder（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）；Vinod Kumar（哈里亚纳邦林业系）；Shant Kumar（哈里亚纳邦库鲁克谢特拉大学环境研究所）；Bharat Lohani（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）；Sandeep Gupta（库鲁克谢特拉大学环境研究所）；Markus Hollaus（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）；Norbert Pfeifer（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）
设计一个使用式鲁棒机器学习模型，用于定量分析反射光谱
诊断癌症的程序需要严格的足够的医疗资源和基础。及时访问临床医生和实验室资源对于居住在贫困线以下的人通常是不可行的。1，2因此，有必要开发一种在护理点上有效检测癌症的手段，从而特别考虑了低资源临床环境中的后勤挑战。为实现这一目标，许多小组都将可见的弥漫性反射光谱（DRS）视为捕获可疑病变的“光学活检”的一种手段。这种“光学活检”方法有许多优势。例如，可以在门诊点的设置中进行此成像，并获得这些活检的设备，例如可见的光谱仪，相对便宜。例如，用于收集此处显示的数据的DRS系统的费用<$ 2500 USD 5，并且对发生恶性肿瘤发生的组织微环境的许多变化很敏感。这些变化的一个例子包括增加的血管生成，其表现为异常高吸收系数μa。另一个例子是肿瘤微环境内细胞外基质的崩溃，这会导致异常低降低的灭绝系数，μ0s。6