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真正的木星-土星类似物的第一张图像和光谱
摘要 我们计划使用 NIRSpec 积分场单元 (IFU) 拍摄真正的太阳系气态巨行星类似物、标志性的 eps Eridani b 的第一张图像和光谱。Eps Eri b 是一颗已知的径向速度行星，围绕附近的类太阳恒星 (K2V) 运行，轨道距离约为 3.5 au（周期为 7.3 年），其动态质量介于土星和木星之间（0.57-0.78 MJup），这意味着它可以直接与太阳系气态巨行星进行比较。这颗青少年（4 亿至 8 亿年）亚木星是独一无二的，因为就半长轴、质量和年龄而言，它位于凌日和直接成像的系外行星之间。到目前为止，该参数空间区域无法进行光谱表征。此外，第 3 周期是观察该行星的最佳时间，因为它处于最远的投影分离状态，这种情况每 4 年才发生一次。我们将针对这颗冷亚木星的峰值通量（~140-215 K）获得 3-5 微米的 R~2,700 光谱，并首次测量其亮度、有效温度和成分（C/H、O/H、N/S）。由于第 1 周期数据证明 NIRSpec IFU 可以达到优于 JWST 日冕仪的对比度（35 分钟内 1'' 处 1e-6），因此可以直接探测到 eps Eri b。观察描述我们建议使用 NIRSpec 积分场单元（IFU；G395H/F290LP；2.87 - 5.27 微米）拍摄 eps Eridani b 的第一张图像和高分辨率光谱（R=2,700）。
NCO在305和440 nm 的光谱NCO在305和440 nm
吸收波长（304.681 nm，vac），我们推断 /？（1470°K，0.63ATM）= 40（-19，+48）cm-'atm“'and oa9。FI的值对应于
MS-EVS：基于多光谱事件的基于深度学习的面部检测的愿景
基于事件的传感是一种相对较新的成像模态，可实现低潜伏期，低功率，高时间分解和高动态范围采集。这些支持使其成为边缘应用和在高动态范围环境中的高度可取的传感器。截至今天，大多数基于事件的传感器都是单色的（灰度），在单个通道中捕获了Visi-ble上广泛光谱范围的光。在本文中，我们介绍了穆斯特朗事件并研究了它们的优势。尤其是我们在可见范围内和近红外范围内考虑多个频段，并探索与单色事件和用于面部检测任务的传统多光谱成像相比的潜力。我们进一步发布了第一个大型双峰面检测数据集，其中包含RGB视频及其模拟色彩事件，N-Mobiface和N-Youtubefaces，以及带有多光谱视频和事件的较小数据集，N-SpectralFace。与常规多频谱图像的早期融合相比，多阶段事件的早期融合可显着改善面部检测性能。此结果表明，相对于灰度等效物，多光谱事件比传统的多光谱图像具有相对有用的有关场景的信息。据我们所知，我们提出的方法是关于多光谱事件的首次探索性研究，特别是包括近红外数据。
丘脑底核中竞争光谱状态之间的平衡是相互联系的
© 作者 (2021)。由牛津大学出版社代表《大脑担保人》出版。这是一篇开放获取文章，根据知识共享署名许可条款分发 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)，允许在任何媒体中不受限制地重复使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱石墨烯和相关材料的拉曼光谱
单层石墨烯（SLG）（Novoselov等，2004）可以使用显微镜（如果放置在Si+SiO 2厚度100 nm或300 nm上）（Casiraghi等，2007a）。SIO 2层充当光的腔，并根据其厚度导致建设性或破坏性干扰（Casiraghi等，2007a）。图1显示了计算出的光学对比度作为激光波长和SIO 2厚度的函数，对比度最大值在100和300 nm厚度，对于450至600 nm之间的常用激光波长。虽然通过光学对比进行成像可以使其厚度有一个了解，但它不足以获取更多的定量信息，例如掺杂，混乱，应变等。拉曼光谱镜通常是一种强大的特征技术，通常是碳，范围从富勒烯，纳米管，石墨碳到无定形和类似钻石的碳（Ferrari and Robertson，2000; Tuinsstra and Koenig and Koenig，1970; 1970; Fresselhaus et al。在石墨烯中，拉曼光谱现在可以通常用于提取层n的层数，以估计掺杂和应变的类型和数量，以及检查石墨烯的质量，因为这种光谱技术对缺陷也很敏感（Ferrari和Basko，2013年）。
MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用... 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jafarzadeh，S.，Nooshkam，M.，Qazanfarzadeh，Z。等（2024）。解锁潜在的O 加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体 有效的微孔子频率梳 可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验 朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例 和电热膜蒸馏 基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状 原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘 引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。 中的大面外旋转轨道扭矩 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kumar，R。，Srivastav，S.，Roy，U。等（2024）。镁的电噪声光谱 用快速电子梁探测光学叠液 基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统，在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而，在室温下，Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中，我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子（IX）的定位。通过执行反射对比光谱，我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时，我们观察到IX寿命会更长，并且发光增强，表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外，通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合，我们发现，使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值，与利用DelaCalized IXS的设备相比，较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学，而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
铁化学位移的莫斯堡光谱标准...
nist.gov › 文档 PDF 2022年12月24日 — 2022年12月24日 使用现有技术并促进工业和工业领域的技术创新... 标准参考材料的研究领域很广泛。
光谱计算机断层扫描：基本原理，技术...
摘要：光谱计算机断层扫描标志着医学成像的革命性进步，提供了组织表征和诊断准确性的显着改善。使用双能X射线技术，该方法根据其原子数和电子密度区分材料。频谱成像可从多个能级中获取数据，从而更详细地描绘组织结构，并增强对各种病理状况的识别和理解。与传统成像不同的是依赖于单个能级的传统成像，该方法产生的图像具有多样的对比度，从而可以区分标准扫描中可能看起来相似的组织。本评论探讨了有关光谱计算机断层扫描的发表研究和研究的各种集合，利用了同行评审的期刊和学术教科书，专门研究双能量成像系统，探测器创新和临床应用。获得了所获得的见解，以提供有关此成像技术的基本原理，技术进步和临床实用性的全面概述。强大的搜索策略和明确定义的纳入标准可确保选择高质量的相关资源，以支持本综述中得出的结论。本文旨在对光谱计算机断层扫描的基本原理，技术创新和临床应用进行全面概述。这种能力对于检测和分析各种病理问题（包括肿瘤，血管异常和退化性疾病）特别有价值。2。检测器技术的最新进步显着提高了光谱成像系统的灵敏度和分辨率。这些改进会导致更清晰，更精确的图像，并减少噪声。高级图像重建算法的结合具有进一步的图像质量，从而更好地可视化复杂的解剖学特征，对于准确的诊断和有效的治疗计划至关重要。此外，增强的软件功能现在可以详细介绍组织特性的定量分析，例如衰减系数，有助于评估组织组成并区分良性和恶性生长。光谱计算机断层扫描中的进步代表了医学成像中的关键演变，从而显着提高了诊断评估的准确性和细节。利用双能系统和创新技术，可以实现先进的组织表征，促进知情的临床决策。其广泛的临床应用突出了其在各种专业中的重要性，从而提高了有效诊断和管理各种疾病的能力。随着研究和技术的继续发展，它将在实现更好的健康成果中发挥越来越重要的作用。关键字：计算机断层扫描，光谱成像，组织表征，双能X射线系统1。引言自从五十年前作为一种非侵入性诊断方法首次亮相以来，计算机断层扫描（CT）经历了重大发展。现代CT研究的关键领域是光谱成像，它利用多色X射线的能量信息来增强组织表征。虽然Spectral CT源于早期CT技术，但由于技术的改进，其临床采用率在过去的十年中已大大增长，这使其实际上更可行（Krauss，B。，2015年）。ct数是由X射线的衰减确定的，X射线受材料的质量密度和有效原子数的影响。光谱CT使用数学技术分别计算质量密度和有效原子数，从而收集多个能级的数据。双能计算机断层扫描（DECT）的出现具有显着高级的CT技术，可以解决组织表征的先前局限性，而新的光子计数检测系统为多能成像的进一步改善提供了潜力（Gutjahr，R。，R。，2016年）。本文的目的是对光谱计算机断层扫描的核心原理，技术进步和临床应用进行深入探索。方法本综述研究了一系列关于光谱计算机断层扫描的已发表的研究和研究，这些研究来自同行评审的期刊和学术教科书，这些期刊和学术教科书着眼于双能CT系统，探测器技术，