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World File Search System光谱分析
基于双光谱的基于摩托图像的基于脑部计算机接口的通道选择
摘要 - 基于运动图像（MI）的大脑接口（BCI）的性能很容易受到多渠道电脑图（EEG）中存在的噪声和冗余信息的影响。为了解决此问题，已经提出了许多基于时间和空间特征的通道选择。然而，时间和空间效果并未准确反映振荡性脑电图的功率变化。因此，与MI相关的EEG信号的光谱特征可能对通道选择有用。双光谱分析是一种用于从非线性和非高斯信号中提取非线性和非高斯信息开发的技术。从双光谱分析中提取的功能可以提供有关脑电图的频域信息。因此，在这项研究中，我们为基于MI的BCI提出了一种基于双光谱的通道选择（BCS）方法。所提出的方法使用对数扩增的总和（SLA）和第一阶光谱矩（FOSM）特征从Bispectrum Analysis提取的特征来选择没有冗余信息的EEG通道。使用三个公共BCI竞争数据集（BCI竞争IV数据集1，BCI竞赛III数据集IVA和BCI竞赛III Dataset IIIA）来验证我们提出的方法的有效性。结果表明，我们的BCS方法超过所有通道的使用（83.8％和69.4％，86.3％，分别为82.9％和77.8％，分别为68.2％）。此外，与其他最先进的方法相比，我们的BCS方法
SENTERRA II - Syntech 创新
对组织和细胞等复杂生物材料进行拉曼显微光谱分析可以揭示其生物分子组成的信息。因此，拉曼方法对生物研究和未来医学诊断的发展具有重要意义。SENTERRA II 是研究必须小心处理的精细样品的绝佳分析工具。由于其高灵敏度，SENTERRA II 拉曼光谱仪允许使用低至 200 µwatt 以下的低激光功率，从而防止热损伤。
大科学。巨大的影响。
- Atomai软件库的创建者和首席开发人员，用于显微镜数据的深度/机器学习分析（https://github.com/pycroscopy/atomai）。- GPIM软件包的创建者和首席开发人员，用于应用高斯流程和贝叶斯优化在成像和光谱数据集中（https://github.com/ziatdinovmax/gpim）。- 图像和光谱分析中的变异自动编码器应用的Pyraved软件包的创建者和首席开发人员（https://github.com/ziatdinovmax/pyravy）。- 对Pycroscopy生态系统（https://github.com/pycrsoscopy）中各种包装的积极贡献，包括用于存储和可视化高维成像和光谱数据的软件包。荣誉和奖项：
宣布第五Akaike纪念馆的获奖者...
在1960年代，Akaike博士在时间序列分析领域做出了开拓性的贡献。 他开发了用于光谱分析，多元时间序列分析和统计系统控制的新方法，这有助于开发时间序列分析和控制（TIMSAC）软件包。 在1970年代，他引入了Akaike信息标准（AIC），这导致了新的统计建模范式，从而估算了预测性拟合的好处。 这种方法是与当时常见的统计方法的根本性不同，并深刻影响了广泛的研究领域。 在1980年代，他开发了促进贝叶斯建模的实际应用的方法。 他的作品铺平了“大数据”时代新型信息处理分析的途径。 由于他对统计科学的广泛认可且持久的贡献，他获得了紫色丝带荣誉勋章，神圣宝藏的黄金和银星（第二类），京都奖和许多其他享有声望的奖项。在1960年代，Akaike博士在时间序列分析领域做出了开拓性的贡献。他开发了用于光谱分析，多元时间序列分析和统计系统控制的新方法，这有助于开发时间序列分析和控制（TIMSAC）软件包。在1970年代，他引入了Akaike信息标准（AIC），这导致了新的统计建模范式，从而估算了预测性拟合的好处。这种方法是与当时常见的统计方法的根本性不同，并深刻影响了广泛的研究领域。在1980年代，他开发了促进贝叶斯建模的实际应用的方法。他的作品铺平了“大数据”时代新型信息处理分析的途径。由于他对统计科学的广泛认可且持久的贡献，他获得了紫色丝带荣誉勋章，神圣宝藏的黄金和银星（第二类），京都奖和许多其他享有声望的奖项。
使用 3D 轮廓仪进行齿轮轮廓分析
色差共焦技术使用白光源，光线通过具有高度色差的物镜。物镜的折射率将根据光的波长而变化。实际上，入射白光的每个单独波长将在距镜头的不同距离（不同高度）处重新聚焦。当测量样品在可能的高度范围内时，将聚焦单个单色点以形成图像。由于系统的共焦配置，只有聚焦的波长才会高效地通过空间滤波器，从而导致所有其他波长失焦。光谱分析是使用衍射光栅完成的。该技术将每个波长偏离不同的位置，截取一条 CCD 线，这反过来指示最大强度的位置并允许直接对应于 Z 高度位置。
巴斯大学奖学金获得者
该部门设备精良，可以支持获奖研究员。我们拥有先进的大型云超级计算环境，由现场集群支持，用于无法在云中运行的软件应用程序。通过大学的材料和化学特性设施 (MC 2 )，可以亲手使用各种实验仪器。这包括 NMR（七种仪器，400-500 MHz）、质谱（六种仪器，包括 ESI-QTOF 和 GC-MSD）、X 射线衍射（单晶、PXRD 和 SAXS）和电子显微镜（SEM、FESEM 和 TEM）。我们可以使用巴斯的动态反应监测 (DReaM) 设施，该设施允许在惰性条件下使用多核高分辨率 FlowNMR、UV-vis、IR、拉曼、偏振法、MS 和 HPLC 进行原位光谱分析。
劳伦斯伯克利国家实验室
随着超导量子处理器的复杂性不断增加，需要克服频率拥挤限制的技术。最近开发的激光退火方法提供了一种有效的后制造方法来调整超导量子比特的频率。在这里，我们展示了一种基于传统显微镜组件的自动激光退火装置，并展示了高度相干的透射的保存。在一个案例中，我们观察到激光退火后相干性增加了两倍，并对这个量子比特进行噪声光谱分析，以研究缺陷特征的变化，特别是两级系统缺陷。最后，我们提出了一个局部加热模型，并展示了晶圆级激光退火的老化稳定性。我们的工作是理解潜在物理机制和扩大超导量子比特激光退火规模的重要第一步。
基于血液微骨的BTEX气体传感器
在过去的五十年中，基于金属半导体氧化物（MOX）的气体传感器由于检测各种气体的性能而引起了人们的注意。因此，我们在本文上报告了基于赤铁矿（α-FE 2 O 3）微霍姆的BTEX气体传感器，通过热液方法合成。X射线衍射和X射线吸收光谱分析表明，水热处理后存在原始的赤铁矿相。电子显微镜分析表明，赤铁矿样品由具有菱形形状和平均大小为140 nm的单晶组成。的电测量结果指出，血液微骨对子PPM BTEX水平敏感，其中最小检测到的水平为3 ppb，长期稳定性为1个月。此处介绍的结果证明了血液微孔作为制造BTEX气体传感器设备的传感材料的潜力。
基于XR的电动机康复Exergames的设计建议
结果：耐力和耐药性运动后的睡眠效率低于对照条件之后。与对照条件相比，耐力运动后的总睡眠时间较低。睡眠光谱分析表明，与对照条件相比，N1睡眠阶段的耐力和抗性练习在N1睡眠阶段导致更大的α功率和N2睡眠阶段的theta功率更大。与对照条件（趋势）相比，耐力运动在N2睡眠阶段导致更大的β功率，在REM睡眠期间更大的α功率和更高的皮质醇水平，并且与阻力运动条件（显着）相比。耐药性运动在N2睡眠阶段导致的β功率低于控制状态，皮质醇水平低于耐力运动状况。