尽管长期以来,基于强度的荧光光谱研究已经很普遍,但通过脉冲激发从分子中传达了其他时间信息,并且时间分辨的检测是一种相对较新且功能更强大的技术。时间分析可以揭示仅光谱数据就无法获得的有关发射极的信息。这就是为什么通过时间相关的单光子计数(TCSPC)对荧光进行时间分解(通常是激光引起的)的原因。适当的荧光染料的荧光衰减时间的差异提供了强大的歧视特征,以区分感兴趣的分子与背景或其他物种。这使得该技术非常有趣,甚至可以降低到单分子水平。
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。
Optech International 和南密西西比大学 (USM) 海洋科学系合作开发和应用数据融合技术,将主动和被动遥感数据结合起来,用于绘制浅水和沿海环境地图。在本报告期间,我们:(1) 建立了行业和学术界之间的合作关系,重点是使用测深激光雷达和同步被动光谱数据进行海岸线测绘和特征描述;(2) 产生了一种新颖的范例,可用于正式比较和对比不同的数据融合策略;(3) 开发和实施了 3 种高级数据融合算法;(4) 将数据集分发给其他几位研究人员;(5) 通过使用这些数据努力了解区域规模的沿海环境过程。
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。
该卫星将被发射到 500 公里高空的太阳同步轨道。在轨道上,成像仪采用推扫式概念,在经过目标时按顺序收集范围内所有波长的像素线。推扫式概念与光学设计相结合,每条扫描线可产生高达 70 公里的扫描带宽度,地面采样距离为 49 × 60 米。由于原始高光谱数据立方体很大,并且这对卫星下行链路的功耗有限制,因此必须进行最后的考虑。这可以通过机载图像处理(例如校正、分类、异常检测、特征提取和降维)而不是物理设计本身来显著改善。本文介绍了这种特定成像仪的性能特征,并对光学设计中的配置可能性进行了权衡分析。
自然产品研究是一种多样化的主题,可产生和利用大量不同类型的数据。基因组,蛋白质组学,代谢组,光谱或(Bio)化学数据可能每个人都可以从不同的角度照亮相同的生化实体,并有能力相互告知。例如,基因组学可以揭示生物体中天然产物产生的遗传基础,而代谢组学可以揭示产生的代谢产物。光谱数据可以提供对这些分子结构特征的见解,并且生化数据可以阐明所涉及的酶促途径。这些综合观点可以对自然产品结构和功能进行更全面的理解。但是,可以表征自然产品科学数据格局
我们展示了单层和少层石墨烯薄片的拉曼光谱测量结果。我们使用扫描共焦方法收集具有空间分辨率的光谱数据,这样我们就可以直接将拉曼图像与扫描力显微照片进行比较。单层石墨烯可以通过 D' 线的宽度与双层和少层石墨烯区分开来:单层石墨烯的单个峰分裂为双层的不同峰。这些发现是使用基于电子结构和声子色散的从头计算的双共振拉曼模型来解释的。我们研究了 D 线强度,发现薄片内没有缺陷。源自边缘的有限 D 线响应可以归因于缺陷或平移对称性的破坏。
摘要。咪唑复合物具有高生物学活性的一些金属配合物,由新咪唑配体从1,3-恶唑衍生物与羟胺的反应中制备,并利用这种配体在某些金属离子配合物中制备。将使用许多用于所有准备好的化合物的技术,例如元素分析(CHN),(FT-IR),(UV-VIS)光谱和1 H-NMR光谱,用于诊断这些复合物,并将从获得的结果中得出复合物的形式。结果表明,除铜和钯配合物外,所有产生的络合物的八面体几何形状是方形刨剂形状。评估了配体及其金属离子复合物对各种微生物的抗菌活性。关键词:咪唑,恶唑,光谱数据,生物活性
VHR 光学任务:这些任务可以计算 3D 产品,例如数字高程模型或图像中识别的任何感兴趣对象的高度。C6 和 C9 演示器可以从这些数据中受益。 星载激光雷达传感器:这些传感器能够捕捉森林冠层高度以及树枝和树叶的分布,对 C3 演示器非常有用。 L 波段和 P 波段 SAR 任务:这些数据集能够穿透植被冠层,为估算森林生物量提供了机会,这与 C3 演示器的目标一致。 Ka 波段高度计 SWOT:由于此任务的范围很广,因此对于 C6 水体测绘非常有用。 热红外和高光谱数据:这些数据类型结合起来显示出巨大的潜力,可以提取有关城市和近郊地区的增值信息,这正是 C9 演示器的目标。