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World File Search System光谱图
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生物材料的开发，重点是用于生物传感，光动力疗法，光热疗法，高温和成像应用的纳米材料是该组的主要重点。感兴趣的纳米材料包括金量子簇，金纳米棒，量子点，碳纳米管，碳点，氧化铁纳米颗粒，钒纳米颗粒和杂种材料。该组还针对不同的光谱技术，包括荧光，红外，拉曼和弥漫性反射光谱，以及基于化学和人工智能的基于光谱数据的分类，包括光谱图。体内和Ex Vivo光学成像，MR成像，用于成像应用和图像处理的对比剂，AI和机器学习是该组的其他主要领域。
以SmartQuant了解未知数，一个强大的半...
SmartQuant是一种功能强大的半定量分析软件工具，在ICP软件版本5.5或更高版本中是Syngistix的标准配置。利用通用数据采集（UDA）功能内置在每个PerkinelmerAvio®500/550/560最大最大同时同时发生的ICP-OES，可以在每个分析中捕获数千个分析波长。SmartQuant获取此数据，并以可自定义的用户界面以视觉方式显示它。该软件应用用户可选的智能校准，以颜色编码的热图和数据表的形式提供半定量数据，以及在潜在的任何样品中查看可测量元素波长的光谱图的能力。
使用氧化石墨烯Nan
解决方案，完全消除电子噪声以及光谱图像数据集的稳定可用性。尤其是，新技术在骨结构的象征方面表现出了希望。最近，将PCD-CT插入了临床常规中。这篇综述的目的是结论最近的研究，并展示我们在肌肉骨骼放射学领域使用光子计数检测器技术的第一个经验。我们使用MEDLINE进行了文献搜索，其中包括90篇文章和评论，涵盖了新技术的最新实验和临床经验。在本综述中的结果和结论中，我们重点介绍（1）良好解剖结构的空间分辨率和描述，（2）辐射剂量的减少，（3）电子噪声，（4）金属伪像还原的技术和（5）光谱成像的可能性。本文提供了我们对光子计数检测器技术的首次体验的见解，并显示了实验和临床研究的结果和图像。
多模式深度学习方法是预测心脏骤停后昏迷的神经系统恢复
这项工作展示了我们团队（蜜蜂）与2023年乔治·B·穆迪（George B.目的是使用临床数据和时间序列（例如多通道EEG和ECG信号）预测心脏骤停后昏迷的神经系统恢复。我们的建模方法是多模式的，基于从Nuberous EEG通道得出的两维光谱图表示，以及临床数据的整合和直接从EEG记录中提取的特征。我们提交的模型的挑战分数为0。53在预测的隐藏测试集中，自发循环返回时，进行了72小时，并排名第14。我们的研究显示了在医学分类中采用转移学习的功效和局限性。在预期实施方面，我们的分析表明，该模型的性能与决策阈值的选择密切相关，并在数据拆分之间表现出很大的可变性。
![arxiv：2310.02152v2 [q-bio.nc] 2023年12月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\58e9139deefd6463517765dc7570eeb03f265ad0.webp)
arxiv：2310.02152v2 [q-bio.nc] 2023年12月20日
图形神经网络（GNN）越来越多地用于将脑电图分类为情感识别，运动图像和神经系统疾病和疾病等任务。已经提出了广泛的方法来设计基于GNN的分类器。因此，需要对这些方法进行系统的审查和分类。我们详尽地搜索了有关该主题的文献，并得出了几类以进行比较。这些类别突出了这些方法之间的相似性和差异。结果表明，光谱图卷积层的流行率超过了空间。此外，我们确定了节点特征的标准形式，其中最流行的是原始脑电图和差分熵。我们的结果总结了基于GNN的脑电图分类方法的新兴趋势。最后，我们讨论了几个有前途的研究方向，例如探索转移学习方法的潜力和跨频相互作用的适当建模。关键字：图形神经网络，分类，脑电图，神经科学，深度学习
来自晶体的极紫外高次谐波的阿秒同步
摘要 强近红外 (NIR) 激光脉冲与宽带隙电介质相互作用会在极紫外 (XUV) 波长范围内产生高次谐波。这些观测为固体中的阿秒计量提供了可能性，精确测量各个谐波相对于 NIR 激光场的发射时间将大有裨益。本文表明，当从氧化镁晶体的输入表面检测到高次谐波时，对 XUV 发射的双色探测显示出明显的同步性，这与块体固体中电子-空穴再碰撞的半经典模型基本一致。另一方面，源自 200 μ m 厚晶体出口表面的谐波双色光谱图发生了很大变化，表明传播过程中激光场畸变的影响。我们对 XUV 能量下亚周期电子和空穴再碰撞的跟踪与阿秒脉冲固态源的开发有关。
使用卷积神经网络
声音分类在当今世界的各个领域都有其用途。在本文中，我们将借助机器生成的声音数据来介绍声音分类技术，以检测故障机器。重点是确定音频分类方法的相关性，以通过声音检测有故障的电动机；在嘈杂和无噪声的情况下；因此，可以减少工厂和行业的人类检查要求。降低降噪在提高检测准确性方面起着重要的作用，一些研究人员通过为基准测试其模型而添加噪声来模拟数据。因此，降噪广泛用于音频分类任务。在各种可用方法中，我们实施了一种自动编码器来降低噪声。我们使用卷积神经网络对嘈杂和DeNo的数据进行了分类任务。使用自动编码器将分类的分类准确性与嘈杂的数据进行了比较。进行分类，我们使用了频谱图，MEL频率CEPSTRAL CO-EFIFIED（MFCC）和MEL光谱图图像。这些过程产生了令人鼓舞的结果，从而通过声音区分了故障的电动机。
浅水区水面和水下特征检测的图像分析
精心收集的机载图像显示出能够看到水面特征以及浅水底特征（例如水下植被和人造目标）。传统的摄影测量图像和机载数字图像都因多种因素而导致图像清晰度下降，包括毛细管波和小重力波、水柱或原位成分。在机载或原位地下图像采集过程中部署水下和地面人造校准目标，为校正图像以改善地下和地面特征及其检测奠定了初步基础。所介绍的方法以及 490 nm、532 nm 和 698-700 nm 的图像清楚地显示了浅水区的地下特征。所采用的技术包括使用大画幅相机和摄影测量胶片以及特殊滤光片（例如 Wratten # 70），以便在植物“红边”附近提供更窄的光谱特征，以用于改善对高光谱推扫式图像的解释。来自多个传感器和平台（包括自主水下航行器）的组合图像构成了数据融合的基础，用于自动提取水面和地下特征。来自新型高光谱成像系统的数据展示了亚米级高光谱图像在地下特征检测中的实用性。
使用潜扩散模型
脑电图（EEG）是一种非侵入性方法，它允许记录丰富的时间信息，并且是诊断各种神经疾病和精神病疾病的宝贵工具。脑电图的主要局限性之一是信噪比低，缺乏训练大型数据繁殖神经网络的数据可用性。共享大型医疗保健数据集对于推进医学成像研究至关重要，但是隐私问题通常会妨碍这种努力。深层生成模型已引起关注，以避免数据共享局限性，并作为生成数据以改善这些模型性能的一种方法。这项工作研究了具有光谱损失的潜在扩散模型，作为深层建模，以生成30秒的睡眠eeg信号窗口。光谱损失对于确保生成的信号在典型的EEG信号的特定频带上包含结构性振荡。我们使用两个大型睡眠数据集（Sleep EDFX和SHH）训练了模型，并使用了多尺度的结构相似性度量，Frechet Inception距离和光谱图分析来评估合成信号的质量。我们证明潜在扩散模型可以使用正确的神经振荡产生逼真的信号，因此可以用来克服脑电图数据的稀缺性。