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World File Search System光谱数据
在高压下硫中电荷密度波和单斜畸变的相互稳定
电荷密度波（CDW）是电子密度和原子位置的调制，其周期性不同于（通常与）基础的晶格[1]。CDW出现在各种材料中，它们可以内在地引起金属 - 绝缘体过渡[2]。CDW被认为是由嵌套，电子偶联，激子机制或其组合驱动的[1，3]。在这里，我们表明CDW也可以与CDW周期性以外的波矢量的基础晶格的变形有关。CDW与其他顺序参数的耦合（在元素硫的本情况下的晶格失真）不仅是CDW机制的一部分很重要，而且还改变了相变的特征。CDW以八个元素形成，其中七个处于高压[4-21]。CDW相的压力诱导的ONES集始终是第一阶转变，而高压转变归因于第一阶或二阶转变，通常涉及结构或光谱数据的外推[8，10，10，10，12 - 14，14，16，20，20，22，22]。如果CDW相是纯粹位移性的结构相变
d-Wave全息超导体中的顺序参数和光谱函数
我们考虑D -Wave全息超导体模型，并在度量标准上进行了完全反应，以解决文献中缺失的部分。我们通过将费米子光谱函数与动量依赖性顺序参数进行比较来识别GAP函数。通过在张量凝结物存在下对费米子光谱函数进行数值研究，我们发现了费米弧和间隙行为，与角度相似，它们与角度分辨的光发射光谱数据相似。此外，我们已经检查了耦合常数，化学电位和温度对光谱功能的影响。我们发现D -Wave Fermionic光谱函数可以通过P X和P Y冷凝物与两个Fermion风味结合在一起。同样，将D X 2 -Y 2和D XY轨道对称性与两个Fermion风味结合在一起，导致G波光谱函数。
限制和 - Semantic Scholar
摘要：遥感 (RS) 目前被视为用于科学目的的入侵和扩张植物测绘的标准工具之一，并在自然保护管理中得到越来越广泛的应用。RS 方法的适用性由其局限性和要求决定。最重要的限制之一是物种覆盖率，在此覆盖率下分类结果是正确的并且对自然保护有用。2017 年在波兰三个地区开展的主要目标是确定可以通过 RS 方法识别目标物种的最小覆盖率。本研究的第二个目标与方法的要求有关，即根据多边形数量和目标物种的丰度百分比覆盖率优化目标物种的训练多边形集。我们的方法必须易于使用、有效且适用，因此使用基本栅格集（最小噪声分数 (MNF) 变换后的前 30 个通道（来自光谱范围为 0.4–2.5 µ m 的 HySpex 传感器的高光谱数据马赛克）和常用的随机森林算法进行分析。该分析使用空间分辨率为 1 m 的机载高光谱数据对一种入侵植物和三种扩张植物（两种草类和两种大型多年生植物）进行分类。地面训练和验证数据集与机载数据收集同时收集。在测试不同的分类场景时，仅更改目标物种的训练多边形集。分类结果基于三种方法进行评估：准确度测量（Kappa 和 F1）、具有不同物种覆盖度的子类中的真阳性像素以及与现场制图的兼容性。分类结果表明，要将目标植物物种分类到可接受的水平，训练数据集应包含物种覆盖度在 80-100% 之间的多边形。仅使用具有可变但较低覆盖度（20-70%）的物种的多边形进行训练，并在 80-100% 范围内缺失样本，导致地图不可接受，因为对目标物种的估计过高。考虑到生态系统是异质的，我们在物种覆盖度超过 50% 的地区实现了物种的有效识别。这些研究的结果开发了一种现场数据采集方法，以及在机载数据采集以及地面采样的训练和验证中同步的必要性。
电压，应变和阻抗之间的相关性与富含镍的NMC锂离子袋细胞的压力的函数
在每个预期的应用中填充锂离子电池的使用寿命需要进一步了解细胞的寿命和可靠性。源自文献，控制锂离子电池电池的外部压力常数是延长周期寿命的必然因素。因此，必须对细胞的应变和理解外部压力对阻抗的影响进行积极知识，以评估改善细胞性能的最佳压力。这项工作列出了电压，应变和阻抗之间的相关性，这是富含镍的镍 - 山 - 山果果（NMC）锂离子袋细胞上施加的恒定外部压力的函数。使用高精度通用测试机显示，压力范围内的细胞最大笔划的变化可忽略不计0至1000 kPa。此外，通过分析以不同的恒定外部压力测得的一系列电化学阻抗光谱数据来揭示100至300 kPa之间的最佳压力。在此压力范围内电荷传递电阻以及不同的过程表现出最佳。
项目博览会
SkyParse：一种用于广域巡天中天体检测的深度学习方法 SkyParse 利用 TensorFlow 内置的深度学习功能，彻底改变了广域巡天中天体的检测方式。在天文数据超过分析能力的时代，SkyParse 提供了一种高效而准确的解决方案，可以以前所未有的规模识别和分类天体。传统的光谱分析虽然精确，但成本高昂且耗时，在处理现代望远镜产生的大量数据时造成瓶颈。通过应用尖端的深度学习技术，SkyParse 旨在弥补这一差距，实现快速、经济高效的分析，而无需大量光谱数据。该项目不仅加快了天文发现的速度，而且通过识别原本可能未被发现的异常和感兴趣的物体，开辟了宇宙研究的新领域。 SkyParse 为天文学领域带来了重大飞跃，为天体数据分析中最紧迫的挑战之一提供了可扩展的解决方案。7. Caoimhe McCann c20365106@mytudublin.ie
Aaron J. Pung博士 div>Aaron J. Pung博士 div>
•概念化，验证和提交了针对小型卫星技术的两项独一专利专利，从而在大气测量中产生了微型和模块化的解决方案•开创了一种技术，以实时的效率和数据提高250％的技术，以提高效率和数据的高密度光谱数据。•建立并优化了一个平台不足的数据管道，用于实时电离层分析，实现电离层拓扑的现象和预测•自动化的大规模数据分析来自水，空气和地面的RF和基于接地的RF和光学系统，并极大地降低了数据对图的时间范围•独立的数据分析范围•独立的数据范围，并实现了数据，并实现了辐射范围，并实现了辐射序列实体序列，并实现了实体序列，并实现了实体序列，并实现了恒定的实体序列，被动收集信号的表征和分类•开发了一种自动化的例程来远程评估和监视雷达系统，将整体效率提高300％
从电化学阻抗光谱
电化学系统的电化学阻抗光谱（EIS）数据的分析通常包括使用专家知识来定义等效电路模型（ECM），然后优化模型参数以反应各种抗性，能力，电感，电感性或扩散反应。对于小型数据集，可以手动执行此过程；但是，对于具有广泛的EIS响应的广泛数据集，手动定义适当的ECM是不可行的。对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。 我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。 最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。 使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。 我们发布数据并开源关联的代码。 本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。 关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。 ©2023作者。 由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。 [doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。我们发布数据并开源关联的代码。本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。©2023作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
文章新型抗增殖药物联苯烟酰胺：与顺铂和长春花碱相比，其对 MCF-7 细胞作用的 NMR 代谢组学研究
摘要：对用新型烟酰胺衍生物 (DT-8) 处理的 MCF-7 细胞系进行了基于 1 H-NMR 的代谢组学研究，并与两种具有明确作用机制的药物进行了比较，即 DNA 金属化药物顺铂 (顺式二氨二氯铂 (II)，CDDP) 和抗有丝分裂药物长春花碱 (长春花碱，VIN)。通过细胞裂解物的 1 H-NMR 和光谱数据的多变量分析 (MVA)，研究了这三种化合物（每种化合物的浓度对应于 IC 50 值）相对于对照组 (K) 的影响。发现不同治疗组的代谢特征与对照组存在相关差异。DT-8 与 K 和 VIN 与 K 的代谢特征有很大的重叠，表明生物反应和作用机制相似，与 CDDP 相比有显著差异。另一方面，DT8 似乎通过一种暗示蛋氨酸耗竭和/或 S-腺苷甲硫氨酸 (SAM) 限制的机制，扰乱有丝分裂纺锤体并最终阻止细胞分裂。
温度依赖性范德华外延 - repositiTUm
本研究探索了 SrF 2 在高取向热解石墨 (HOPG) 上的分子束外延 (MBE) 生长，重点介绍了生长形态、晶体结构和电子特性随温度的变化。使用原子力显微镜 (AFM)、反射高能电子衍射 (RHEED)、紫外光电子能谱 (UPS) 和 X 射线光电子能谱 (XPS) 对 SrF 2 /HOPG 界面进行了全面表征。光谱数据表明，氟化物与基底的化学相互作用在沉积过程中的每个沉积厚度和基底温度下都很弱，表明在范德华外延状态下生长。沉积在 HOPG 上的 SrF 2 纳米结构在晶体度和成分方面表现出独特的块状特征，即使在最初的生长阶段也是如此。值得注意的是，温度在驱动生长模式中起着至关重要的作用，从室温下树枝状岛的聚结转变为在较高温度（400 ◦ C）下沿 HOPG 梯田台阶边缘诱导近 1D 行。
一种用于校正地形崎岖的森林地区机载高光谱影像的内核驱动 BRDF 方法
摘要：机载高光谱成像已被证明是一种有效的手段，可以为生物物理变量的检索提供新的见解。然而，从机载高光谱测量中获得的无偏信息的定量估计主要需要校正双向反射分布函数 (BRDF) 所描绘的陆地表面的各向异性散射特性。迄今为止，角度 BRDF 校正方法很少结合观察照明几何和地形信息来全面理解和量化 BRDF 的影响。森林地区尤其如此，因为这些地区通常地形崎岖。本文介绍了一种校正机载高光谱影像在崎岖地形上空森林覆盖区域的 BRDF 效应的方法，在本文的补充中称为崎岖地形-BRDF (RT-BRDF) 校正。根据机载扫描仪和局部地形的特点，为每个像素计算局部视角和照明几何形状，并在崎岖地形的情况下使用这两个变量来调整 Ross-Thick-Maignan 和 Li-Transit-Reciprocal 核。新的 BRDF 模型适用于多线机载高光谱数据的各向异性。本研究中的像素数设置为 35,000，基于分层随机抽样方法，以确保全面覆盖视角和照明角度，并尽量减少 BRDF 模型对所有波段的拟合误差。基于中国林业科学研究院在普洱地区（中国）的 LiDAR、CCD 和高光谱系统 (CAF-LiCHy) 获取的多线机载高光谱数据，将应用 RT-BRDF 校正的结果与当前经验（C、太阳冠层传感器 (SCS) 加 C（SCS + C））和半物理（SCS）地形校正方法的结果进行了比较。定量评估和目视检查均表明，RT-BRDF、C 和 SCS + C 校正方法均可降低地形影响。然而，RT-BRDF 方法似乎更有效地降低多条航线重叠区域反射率的变化，其优势在于可以降低由宽视场 (FOV) 机载扫描仪、崎岖地形和长飞行时间内变化的太阳照射角度组合引起的 BRDF 效应。具体而言，针叶林和阔叶林的变异系数 (CV) 平均下降分别为 3% 和 3.5%。这种改进在近红外 (NIR) 区域（即 > 750 nm）尤为明显。这一发现为大面积机载高光谱勘测开辟了新的应用可能性。