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滚动光谱策略2020-2023
在全球范围内，无线通信行业见证了几个重大转变，这导致了服务和技术的融合。过去十年来，对移动服务的需求巨大增长，而某些服务（例如分页）不再存在。今天，全球有超过94亿的移动连接超过世界人口。这意味着采用移动服务不仅在富裕的市场中发生，而且还渗透到发展中国家。在巴基斯坦，从2003年到2019年，订户数量的增长率为32％。与许多国家相比，目前的移动渗透率仍为77.2％，目前的移动渗透率仍然很低。根据ITU的移动细胞订阅统计数据，超过50％的国家已经超过了100％的移动渗透率。
牛奶的中红外光谱如何有助于...
模型组预测可变最大最大SDR²CV相对RMSECV RMSECV RPDCV模型质量牛奶C4（g/dl）0.01 0.23 0.10 0.10 0.03 0.03 0.93 8％3.67 3牛奶C6（g/dl）0.01 0.01 0.01 0.16 0.16 0.07 0.02 0.02 0.02 0.02 0.91 9％3.32 3牛奶C8牛奶C8牛奶C8牛奶C8（G/DL）0.011111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 2011得益3牛奶C10（g/dl）0.02 0.32 0.11 0.04 0.91 9％3.37 3牛奶C12（g/dl）0.02 0.41 0.13 0.13 0.04 0.92 9％3.62 3牛奶C14（g/dl）0.05 1.05 1.20 1.20 1.20 1.20 0.45 0.45 0.13 0.13 0.13 0.15 0％0.0％0.0％0.6牛奶C14_1（dl）0.00 004 dl） 21% 1.78 5 Milk C16 (g/dL) 0.12 3.32 1.20 0.40 0.94 8% 4.18 3 Milk C16_1c (g/dL) 0.01 0.24 0.07 0.03 0.73 20% 1.91 5 Milk C17 (g/dL) 0.00 0.09 0.03 0.01 0.80 13% 2.24 4 Milk C18 (g/dL) 0.05 1.32 0.40 0.15 0.84 14% 2.51 4 Milk C18_1cis9 (g/dL) 0.08 2.69 0.76 0.29 0.95 8% 4.35 2 Milk C18_2c9c12 (g/dL) 0.00 0.17 0.06 0.02 0.72 19% 1.91 5 Milk C18_2c9t11 (g/dL) 0.00 0.14 0.03 0.02 0.74 37% 1.95 6 Milk C18_3c9c12c15 (g/dL) 0.00 0.09 0.02 0.01 0.68 22% 1.77 5 Milk Tot18_1cis (g/dL) 0.09 2.77 0.82 0.31 0.95 8% 4.58 2 Milk Tot18_2 (g/dL) 0.01 0.32 0.10 0.03 0.69 15% 1.79 5 Milk Total_C18_1 (g/dL) 0.10 2.98 0.94 0.33 0.96 7% 5.18 2 Tot18_1trans (g/dL) 0.01 0.57 0.13 0.06 0.79 21% 2.17 4 Milk Total_Trans (g/dL) 0.02 0.75 0.16 0.08 0.80 19% 2.26 4 Milk isoanteiso FA (g/dL) 0.02 0.28 0.09 0.03 0.75 14% 2.00 5 Milk Odd fatty acids (g/dL) 0.03 0.50 0.16 0.04 0.83 10% 2.41 4 Milk omega3 (g/dL) 0.00 0.11 0.03 0.01 0.66 22% 1.73 5 Milk omega6 (g/dL) 0.01 0.33 0.10 0.03 0.72 14% 1.89 5 Milk SAT FA（g/dl）0.31 6.97 2.70 0.75 0.99 3％10.22 1牛奶unsat（g/dl）0.14 3.86 3.86 1.25 0.39 0.97 5％5.75 2牛奶单fa（g/dl）（g/dl）0.12 0.12 3.42 3.42 3.42 1.08 0.35 0.35 0.35 0.30 0.77 77 13.77 13.02牛奶pufa（g/dl）dl） 2.10 4牛奶SCFA（g/dl）0.05 0.80 0.35 0.10 0.93 7％3.88 3牛奶LCFA（g/dl）0.19 4.79 4.79 1.59 0.52 0.52 0.95 7％4.52 2牛奶MCFA（G/DL）
遥感光谱成像 - 华盛顿
■ 用于遥感陆地特征和物体的光谱成像是高空间分辨率、大孔径卫星成像系统的替代方案。光谱成像的早期应用面向地面覆盖分类、矿物勘探和农业评估，采用少量精心选择的光谱带，分布在电磁波谱的可见光和红外区域。这些早期多光谱成像传感器的改进版本至今仍在使用。一种新型传感器——高光谱成像仪也已出现，它采用数百个连续的波段来检测和识别各种天然和人造材料。这篇概述文章介绍了光谱成像的基本要素，并讨论了传感器以及目标检测和分类应用的历史演变。O
使用光谱椭圆形对比度
＃＃电子邮件：sh315@cam.ac.uk，jaa59@cam.ac.uk抽象扭曲的双层石墨烯提供了一个理想的固态模型，可探索相关的材料属性和机会，用于各种光电应用程序，但可靠，可靠的快速，快速的扭曲角度表征仍然是一个挑战。在这里，我们引入光谱椭圆测量对比度显微镜（SECM），作为在光学共振的扭曲双层石墨烯中绘制扭曲角度障碍的工具。我们优化了椭圆角，以根据入射光的测量和计算的反射系数增强图像对比度。与Van Hove奇异性相关的光谐振与拉曼和角度分辨光电发射光谱良好相关，证实了SECM的准确性。结果强调了SECM的优势，这被证明是在大面积上表征扭曲的双层石墨烯，解锁过程，材料和设备筛选以及双层和多层材料的交叉相关测量潜力的快速，无破坏性方法。
通过荧光光谱与CARS-PLS模型
非线性PAH及其独特的化学结构与PAH的致癌性密切相关。5的PHE衍生物是具有显着性致癌性的PAH，PHE已成为PAHS研究中的代表化合物。6土壤作为一种重要介质，负责超过90％的PHE环境负荷，这很难降低土壤，并且随着时间的积累，其毒性变得越来越强大。7 - 9土壤中PHE造成的污染不仅会阻碍其正常功能，还会导致农作物的产量降低和农业产品安全问题，最终将通过食物链对人体造成极大的严重伤害。10 - 12世界卫生组织的国际癌症研究所宣布了一类致癌物，已证明其在人体中的存在会导致单调细胞的损害，从而通过高浓度的自由基浓度，甚至会损害损害。13 - 15鉴于PHE造成的人类健康和土壤环境的巨大威胁，研究对土壤生态系统污染的PHE污染的监测非常重要。13 - 15鉴于PHE造成的人类健康和土壤环境的巨大威胁，研究对土壤生态系统污染的PHE污染的监测非常重要。
激光诱导的分解光谱
激光诱导的分解光谱（LIBS）是一种简单，快速和敏感的分析技术，已在许多科学学科（例如，化学，物理学，地质学，工程，材料科学，聚合物科学，环境科学，环境科学和金属科学）中使用了近两十年。libs在行业中变得非常流行，尤其是由于便携式仪器的可用性和快速分析，在钢，汽车和飞机制造中变得非常受欢迎。由于该技术可以同时分析光和重元素，因此Libs因其食品分析能力而引起了全球关注，以表征食品中存在的微量营养素，基本成分和有毒物质。没有其他技术在短时间内提供此类综合分析数据，而无需进行任何实质性样本处理。本文回顾了LIB近年来在食品分析中的应用，并讨论了其提高食品成分表征的潜力。
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。