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World File Search System光谱特征
低成本遥控飞机系统 (RPAS) 配备多光谱传感器，用于绘制和分类潮间带生物牡蛎礁
低空遥感用 RPAS 技术和增强成像用微型传感器的蓬勃发展，推动了海洋生态应用的增加。然而，可见电磁波谱中传感器的 RPAS 的普遍性可能会限制沿温带潮间带岩礁的生物海洋栖息地的精细测绘、监测和识别应用。在这里，我们使用低成本 RPAS 结合多光谱传感器 (MicaSense® RedEdge™) 和基于对象的图像分析 (OBIA) 工作流程，在新西兰奥克兰怀特玛塔港制作生物牡蛎礁的超高分辨率地图。结果表明，可见电磁波谱以外的光谱带逐渐增强了图像上的特征检测，并增加了在异质海洋生态系统中描绘目标特征的潜力。使用基于规则的分类技术提取目标特征，基于分割后的光谱特征，总体准确率为 83.9%，kappa 系数为 69.8%。使用附加光谱带可提高牡蛎礁栖息地测绘的光谱分辨率。高空间尺度监测和测绘浑浊的潮间带岩礁带来了独特的挑战，但这些挑战可以通过在理想的气象和海洋条件下使用 RPAS 进行目标飞行来缓解。
调整两个相干耦合量子发射器的纠缠程度
控制和操纵量子纠缠非局域态是量子信息处理发展的关键一步。实现这种状态的一种有希望的大规模途径是通过相干偶极-偶极相互作用耦合固态量子发射器。纠缠本身就具有挑战性，因为它需要发射器之间的纳米距离和近乎简并的电子跃迁。通过实施高光谱成像来识别困在低温基质中的耦合有机分子对，我们通过斯塔克效应调节量子发射器的光学共振，获得了最大分子纠缠的独特光谱特征。我们还展示了使用振幅和相位定制的激光场对长寿命亚辐射离域态进行远场选择性激发。有趣的是，纠缠分子的光学纳米显微镜图像揭示了由其激发路径中的量子干涉产生的新空间特征，并揭示了每个量子发射器的确切位置。受控分子纠缠可以作为试验台，以解释由相干耦合控制的更复杂的物理或生物机制，并为实现新的量子信息处理平台铺平道路。
基于对象的物理海岸线指标检测...
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩上检测和绘制海岸线指标的适用性。将高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究区分物理海滩隔间的可能性。这项研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水分含量之间量化的强关系为海岸线指标的定义提供了见解。对此，根据沙土湿度进行了端元选择。在此选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙土覆盖的光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用最小距离类、基于像素的分类器进行了类可分性测试，证明了沙土水分含量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水位线、高水位线、瞬时水位线和低水位线。为了绘制这些边界，应用了一种称为“旋转变量模板匹配”的基于对象的边缘检测算法。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从检测到的 3 个边界的结果来看，有理由认为较高的水分含量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。关键词：海岸线指标、边界、光谱表征、基于对象、土壤水分、沙滩。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着良好的定位和对错误位置的区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。这项研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。
低成本遥控飞机系统 (RPAS) 配备多光谱传感器，用于绘制和分类潮间带生物牡蛎礁
用于低空遥感的 RPAS 技术和用于增强成像的微型传感器的蓬勃发展，导致了海洋生态应用的增加。然而，带有可见电磁波谱传感器的 RPAS 的普遍性可能会限制沿温带潮间带岩礁的生物海洋栖息地的精细测绘、监测和识别应用。在这里，我们使用低成本的 RPAS 结合多光谱传感器 (MicaSense® RedEdge™) 和基于对象的图像分析 (OBIA) 工作流程，在新西兰奥克兰怀特玛塔港制作了生物牡蛎礁的超高分辨率地图。结果表明，具有可见电磁波谱以外的光谱带逐渐增强了图像上的特征检测，并增加了在异质海洋生态系统中描绘目标特征的潜力。使用基于规则的分类技术提取目标特征，基于分割后的光谱特征，总体准确率为 83.9%，kappa 系数为 69.8%。使用附加光谱带可提高牡蛎礁栖息地测绘的光谱分辨率。高空间尺度监测和测绘浑浊的潮间带岩石礁带来了独特的挑战，但这些挑战可以通过在理想的气象和海洋条件下使用 RPAS 进行瞄准飞行来缓解。
通过遗传算法进行图像特征提取的研究。
从庞大且可能异构的影像数据集中提取感兴趣的特征是许多终端用户面临的一项关键任务。从大范围环境监测到太空商业勘探，再到现代制图，工人和研究人员可以使用在一系列光谱带中运行的高性能收集平台。随着新的分发技术和数据格式使这些数据的传播越来越便宜和容易，成功利用这些信息的瓶颈比以往任何时候都更多地取决于是否有合适的分析工具。开发这些工具是一项昂贵的业务，通常需要高技能分析师投入大量时间。国家和商业压力为开发用于传统数据格式（例如，光电影像、全色和/或可见/红外）的成熟工具提供了必要的动力，用于被认为重要的特定任务，但可能会出现新情况，现有工具可能是专有的或保密的。分析工具的通用性本身就是一个重要问题。成熟的工具经常表现出很强的专业化。此外，随着 LANDSAT 和 SPOT 等多光谱传感器平台的出现，分析师现在可以搜索光谱、空间以及可能的混合空间光谱特征，这需要开发全新的工具包。我们在遥感领域的工作促使我们寻求
在部分填充的Landau级别中相互作用的电子的对称和激发光谱
图2带电荷中性尖端的ZLL的点光谱。（a）栅极可调sts的假颜色图显示-2 <𝜈 <2填充范围中的ZLL激发光谱，箭头指向-2 <𝜈 <-1（b）缩放光谱近2/3 = -2/3中的haldane sash特征。使用GAP的门范围测量FQH间隙。虚线跟踪A | DVG/DE | = 1个斜率在y轴上移动以与数据对齐。（c）图显示了绿色中STS DAT中的峰位置以及隧道间隙（δT），热力学间隙（δ）和库仑间隙（δC）之间的关系。（d）单个风味量子霍尔系统的精确对角线计算获得的状态密度。（e）（d）的linecuts在选定的填充物处显示光谱（F）使用Lorentzian拟合的电子激发峰提取的间隙，从而形成-2 <𝜈 <-1范围（蓝色）和-1 <𝜈 <0范围（红色）中的Haldane Sash特征。从精确的对角度模拟中提取的类似差距以灰色显示。（g）（a）的linecuts，在恒定填充处显示光谱特征，以与理论（d）进行比较。
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。
使用机器学习的语音情感识别-IJRPR
由于它们的可及性和丰富的情感信息，听觉信号已取代面部表情，即使面部表情仍然提供了有用的提示，也将面部表情作为情感识别的主要方式。为了评估这些声明线索，研究人员研究了各种分类算法，包括众所周知的算法，例如支持矢量机（SVM），隐藏的马尔可夫模型，高斯混合物模型，神经网络和K-Neareart Neignbors（KNN）[4]。已经开发了许多技术来从语音中识别人类情绪。为了使用来自情感语音的声学特征来识别和分类情绪，这些技术依赖于训练数据集。大量研究研究了识别音频数据提取中情绪提示的过程。通常，此过程需要选择或创建情感语音语料库，然后艰苦地确定其先天性。然后，情绪分类基于这些提取的数据，这些数据可能包括韵律和光谱特征或两者兼有（请参阅图1）。该分类的精度主要取决于特征提取的有效性，促使学者研究各种方法，例如评估光谱，韵律或其合作融合。例如，为了完成准确的情绪分类，几项研究以组合方式将韵律能量特征与梅尔德频率sepstral系数（MFCC）合并。
使用高光谱IMA
高光谱摄像机，即能够在各种波长中捕获图像的传感器，最近已添加到可用于植物遗传学和繁殖应用的表型工具领域中。据报道，植物檐篷的高光谱特征与植物营养状况有关（Cilia等，2014; Mahajan等，2016），与植物生长相关的特征（Kaur等，2015; Yang＆Chen，2004; Yang＆Chen，2004），植物生物量（Jia et al。 Thomas等，2017），Geno-type Intication（Chivasa等，2019），叶水含量（Ge等，2016）和土壤微生物群落组成（Carvalho等，2016）。特别是，高通知数据驱动的数据驱动的复杂性状预测，也称为现象预测，是一个积极的和连续表型的积极研究主题（Cuevas等，2019; Edlich-Muth et al。，2016; Krause等，2016; Krause等，2019; Krause et al。，2019; Rincent et and and and and and and an an an an an an an an an an an an an an an an。现象性预测有望捕获植物的分子组成，例如生物化学或生理信号（内型），影响基因组预测可能无法直接解释的表型（Rincent等人，2018年）。高度反射率数据可用于评估植物生长或应力相关的表型，以响应PGPB接种。
Bogoliubov de gennes Quasi粒子特征状态和平坦带超导两分晶格的普遍关系的隐藏对称性下一年度邻居跳上单个...
在正方形晶格上的半填充一轨式哈伯德模型中，我们研究了使用基于基于蒙特利亚的 +蒙特 - 卡洛方法对模拟过程的精确型 - 型号 +基于蒙特 - 卡洛的方法在有限的温度下跳跃对单粒子光谱函数的影响。我们发现，在néel温度t n和相对较高的温度尺度t ∗之间存在的伪ap状倾角，沿高象征性方向以及沿正常状态的福利表面沿孔和颗粒激发能量中有显着的不对称能量。从（π/ 2，π/ 2）沿正常状态费米表面移动到（π，0）时，孔驱引气能量增加，这种行为与在高t c库酸酯的d波状态和伪gap阶段非常相似，而粒子示出能量的行为降低。Quasiparticle峰高度是最大的（π/ 2，π/ 2），而它是靠近的小（π，0）。这些光谱特征在t n之外生存。温度窗口t n t n t≲t ∗随着下一个最新的邻居跳跃的增加而缩小，这表明下一个最新的邻居跳跃可能不支持PseudoGap-like特征。