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。
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。
3D对应关系,即一对3D点,是计算机视觉中的一个有趣概念。配备兼容性边缘时,一组3D相互作用形成对应图。此图是几个最新的3D点云注册方法中的关键集合,例如,基于最大集团(MAC)的一个。但是,其特性尚未得到很好的理解。因此,我们提出了第一项研究,该研究将图形信号处理引入了对应图图的域。我们在对应图上利用了广义度信号,并追求保留此信号的高频组件的采样策略。为了解决确定性抽样中耗时的奇异价值分解,我们采取了随机近似采样策略。因此,我们方法的核心是对应图的随机光谱采样。作为应用程序,我们构建了一种称为FastMAC的完整的3D注册算法,该算法达到了实时速度,而导致性能几乎没有下降。通过广泛的实验,我们验证了FastMac是否适用于室内和室外基准。例如,FastMac可以在保持高recistra-
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)。
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。
o 能够设计和实施实验或理论程序来解决学术和工业研究中的问题或改进现有结果 o 能够使用分析和数值数学计算工具 o 学生能够将物理理论应用于分子系统/晶体/生物分子/材料,了解使用计算机模拟分子系统动态的现代方法 软技能 ● 做出明智的判断和选择 o 能够以越来越高的自主性水平工作,包括承担项目规划和管理设施的责任 o 鼓励学生为提出的问题选择个人解决方案,并提出有趣的研究案例,这些案例可以作为考试面试的重要部分。 ● 交流知识和理解 o 能够使用意大利语和英语在物理学的高级领域进行交流 o 懂得如何揭示案例研究的特殊性并提出解决技术,鼓励在课堂上进行讨论 ● 继续学习的能力 o 掌握持续学习和知识更新的基本知识工具 o 知道如何从正式文本中提取真实案例研究的操作信息,使用计算机代码、高级数学技术、人工智能 教学大纲 内容知识 分子建模:经典分子动力学。分子中电子的量子处理。
Deeptrees项目提供了用于培训,微调和部署深度学习模型的工具,以使用德国的数字矫正图计划(DOP)以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划(DOP)中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割,树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”(AKTIS)指南进行标准化的,以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包,我们成功地绘制了萨克森州(137,293,260棵树)和萨克森 - 安哈尔特(81,449,641棵树)的218,742,901棵树,展示了该工具在森林,Urban和乡村环境中的可伸缩性(图1)。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解,以管理街道树木,监测城市绿化和评估森林健康,从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上,通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合,QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述,传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先,它要求将离子冷却到接近运动基态。其次,它的读出效率与 SI 的数量关系不大,这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而,由于电子结构不合适,应用它们可能不可行,重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里,我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
消费级神经技术产品已经问世几十年了。这些产品中的大多数都基于脑电图 (EEG),而脑电图 (EEG) 是一项对噪声敏感的技术。另一种选择是功能性近红外光谱 (fNIRS),这是一种不断发展的神经成像技术,能够实时测量大脑的血流动力学活动。FNIRS 已成功通过功能性磁共振成像 (fMRI) 验证。最近,瑞典公司 Mendi 推出了一款微型无线消费级 fNIRS。本研究旨在比较 Mendi fNIRS 与成熟的实验室 fNIRS 设备对大脑活动的测量结果。19 名参与者(年龄 18-53 岁)进行了两次 Stroop 测试,同时测量了额极(布罗德曼 10 区)的氧合情况。首先,在实验室环境中使用 Biopac 的 fNIRS 设备进行测试,几周后,在家庭环境中使用 Mendi 设备重复该测试。对数据的初步分析显示,两种设备的测量结果具有良好的一致性。在群体层面,相关性为 0.81。这些中期结果需要通过更可靠的分析和后续研究来证实,但 Mendi 设备有望在群体层面提供有效的大脑活动测量,并且该设备很可能用于实验室外的研究。
© 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。
