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系统生理学增强功能近红外光谱：研究人类大脑的有力方法
摘要。在这篇 Outlook 论文中，我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动（例如心肺和自主神经活动）时，可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面：(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号，因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑，从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.9.3.030801]
离子热运动的量子逻辑光谱
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
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。
FLS1000 光致发光光谱仪
数据操作、分析和显示 • 算术（+、-、×、/、附加） • 缩放、标准化和基线减法 • 裁剪 • 网格显示、对数/线性刻度 • 2D、3D、轮廓和颜色图 • 文本显示和编辑选项中的数据显示 • 使用非线性最小二乘拟合程序进行完全衰减数据拟合 • 指数重卷积或尾部拟合 • 1-4 个独立的指数衰减时间，固定或作为自由拟合参数 • 移位参数，固定或作为自由拟合参数 • 背景拟合，固定或作为自由拟合参数 • 卡方拟合优度检验 • 加权残差，Durbin-Watson 参数 • 自相关函数 • 各向异性计算 • 提取时间分辨光谱（TRES 数据切片） • 全面的测量和文件属性用于记录保存 • ASCII/CSV 数据输入和输出选项 • 复制和粘贴选项以方便演示和出版 • 可选的高级荧光寿命数据分析包
消费级功能性近红外光谱的验证
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。
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。
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。
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
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。
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。