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World File Search System光谱特征
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图S6：单层WS 2的拉曼和PL光谱（样品2）。（a）室温下H-Bn / WS 2 / H-BN样品2的拉曼光谱，激发激光波长为514 nm，功率为3 mW。在拉曼光谱中，A 1G和E 2G模式分别定位在419 cm -1（52 MeV）和359 cm -1（44 MeV）（用虚线表示）。单层WS 2可以从A 1G和E 2G线之间的拉曼移位差确定。将最强的拉曼峰在352 cm-1处归因于二阶拉曼模式2 la。（b）具有激发激光波长为532 nm的极化解析的拉曼光谱，第一阶仅在SCP配置中可见1G模式，而E 2G模式仅在OCP配置中观察到E 2G模式。（c）PL光谱在恒定激发能力为10 µ W处的温度演化。在290和180 K时很好地观察到了A-Exciton（X）和Trion（T）。随着温度的降低，激子和TRION线转移到更高的能量（蓝移），并且A-Exciton的相对峰强度降低。在78和12 K时，局部激子（L）出现，而A-Exciton消失了。这些光谱特征与先前的结果一致。2,3
监督机器学习算法的恒星分类
天文对象，例如恒星，类星体，银河系是研究宇宙和星系的非常重要的关键。我们都知道恒星同样发出光线和星系。这些天文对象的光具有一种辐射，称为电磁辐射。当我们拆分电磁辐射时，我们会得到光谱。光谱被定义为七种颜色的光，光谱用于识别每个恒星的化学成分和温度。每个灯光指示特定的化学元件或分子。由于每个灯光中存在的化学元件量，每个灯射线的温度变化。我们将能够使用位于墨西哥的Sloan Digital Sky Survey（SDSS）望远镜来获得该温度。由于这些光谱特征包含有关天文对象的重要信息，这对于更好地分类对象非常有用。用于处理大量数据，数据挖掘是一种常见的技术。使用了多种监督的机器学习算法，例如幼稚的贝叶斯，随机森林，决策树，决策树和多层感知器，并将结果相互比较。随机森林具有巨大的优势，例如平均许多决策树，随机森林会减少过度拟合，并且不容易受到数据中噪声和异常值的影响。与其他现有算法相比，随机森林中的准确性百分比很高。关键字：恒星光谱，天文对象，机器学习，多层感知。1。简介
由于阿尔茨海默氏病和帕金森氏病引起的轻度认知障碍中的脑振荡模式：一项探索性高密度EEG研究
Objective: We investigated brain cortical activity alterations, using a resting-state 256-channel high- density EEG (hd-EEG), in Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) disease subjects with mild cognitive impairment (MCI) and correlations between quantitative spectral EEG parameters and the global cogni- tive status assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 分数。方法：15个AD-MCI，11个PD-MCI和十个年龄匹配的健康控制（HC）进行了HD-EEG记录和神经心理学评估。脑脊液生物标志物分析以获得良好的特征组。EEG光谱特征，并研究了三组之间的差异以及与MOCA的相关性。结果：与对照组相比，AD-MCI和PD-MCI的α2/alpha1比的α2/alpha1比显着降低。在PD-MCI中观察到明显更高的theta和较低的β/theta比。MOCA评分与theta功率以及alpha2和beta功率以及alpha2/alpha1和alpha/theta比率直接相关。结论：这项研究强调了AD-MCI和PD-MCI患者的脑电图模式的显着差异，并指出了EEG参数在两种神经退行性疾病中可能的替代标志物的作用。明显的能力：除了完善的生物标志物外，我们的发现还可以支持神经退行性疾病中认知功能障碍的早期检测，并可以帮助监测疾病的进展和治疗反应。
在正确的时间刺激在皮质 - 基质神经节 - 丘脑电路模型中恢复网络状态
神经振荡的同步被认为可以促进大脑的交流。神经退行性病理（例如帕金森氏病（PD））会导致运动回路的突触重组，从而导致神经元动力学改变并受损神经通信。PD治疗旨在通过诸如多巴胺替代的药理方法恢复网络功能，或通过深层脑刺激抑制病理振荡。我们检验了以下假设：大脑刺激可以超越简单的“可逆病变”效应来增强网络通信。具体来说，我们检查了β带（14–30 Hz）活性的调节，这是一种已知的运动障碍生物标志物，以及帕金森氏症刺激的潜在控制信号。为此，我们在皮质 - 基质神经节 - 丘脑（CBGT）电路内设置了人口活动的神经质量模型，其参数约束至产生光谱特征，可与实验性帕金森氏症相当。我们调节了已知在PD中破坏的两种主要途径的连通性，并构建了所得自发活动的光谱和功能连通性的统计摘要。然后使用这些来评估净工作范围的闭合环刺激结果，这些闭合环刺激输送到运动皮层并锁定到丘脑下β活性。我们的结果表明，β合成的空间模式取决于对STN的输入强度。精确的时机刺激具有恢复网络状态的能力，刺激相可引起具有不同光谱和空间特性的活性。这些结果为旨在恢复疾病中神经交流的下一代脑刺激剂设计提供了理论基础。
起源空间望远镜的中红外检测器开发
摘要。中红外检测器阵列从2.8到20μm，在Origins空间望远镜的中红外光谱仪仪器的设计中基本。该仪器旨在检测和测量外部宿主星的气体中生物起源气体气体的光谱特征。为了进行这些检测，当检测器阵列的像素的像素在几个小时的典型传输时间内暴露于多个时间序列积分中的恒定通量时，需要具有高信号稳定性。通过使用致密的瞳孔光谱仪设计，可以缓解指向效应，因为指向变化不会在检测器上删除光谱，并且在大量像素上平均每个光的光长度平均，从而提供了良好的分光光度计稳定性。当前的最新检测器阵列无法实现这些稳定性，尽管有了可行的开发计划，应该可以实现这种级别的调整。正在考虑此开发的三种检测器技术，即HGCDTE阵列，SI：作为杂质带传导阵列和过渡边缘超级导体重测阵列。我们主要处理HGCDTE技术开发，但也引入了其他两种技术的前进道路。经过几年的调查计划，将进行下调以选择飞行技术。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或重新分配或重新分配本工作，需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1 Jatis.6.4.041503]
起源空间望远镜的中红外检测器开发
摘要。中红外检测器阵列从2.8到20μm，在Origins空间望远镜的中红外光谱仪仪器的设计中基本。该仪器旨在检测和测量外部宿主星的气体中生物起源气体气体的光谱特征。为了进行这些检测，当检测器阵列的像素的像素在几个小时的典型传输时间内暴露于多个时间序列积分中的恒定通量时，需要具有高信号稳定性。通过使用致密的瞳孔光谱仪设计，可以缓解指向效应，因为指向变化不会在检测器上删除光谱，并且在大量像素上平均每个光的光长度平均，从而提供了良好的分光光度计稳定性。当前的最新检测器阵列无法实现这些稳定性，尽管有了可行的开发计划，应该可以实现这种级别的调整。正在考虑此开发的三种检测器技术，HGCDTE阵列，SI：作为杂质带传导阵列和过渡边缘超级导体重测阵列。我们主要处理HGCDTE技术开发，但也引入了其他两种技术的前进道路。经过几年的调查计划，将进行下调以选择飞行技术。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或重新分配或重新分配本工作，需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1 Jatis.6.4.041503]
一种用于计算频谱固定辐射变量优化的雪反击的多功能方法：valhalla v1.0
摘要。在气候模型中，雪反照率方案一般仅计算窄带或宽带反照率，这导致了显着的不确定性。在这里，我们介绍了基于规格固定的辐射变量（Valhalla 1.0版）的多功能反照率计算方法，以优化光谱雪反照率计算。对于这种操作，积雪吸收的能量是由雪（tartes）和光谱辐照模型的光谱反照率模型的两流射线传递来衡量的。该计算考虑了基于降雪的辐射转移的分析近似，就考虑了入射辐射的光谱特征和雪的操作特性。对于这种方法，计算了30个波长，称为扎点（TPS），并计算16个参考iranciance pro文件，以结合吸收的能量和参考辐照度。然后，将吸收能量的能量插值，每个波长在两个TPS之间具有足够的核函数，这些核函数源自辐射转移，以降雪和大气。我们表明，吸收能量计算的准确性主要取决于参考文献对模拟的辐照度的适应（对于宽带吸收能量的绝对差<1 w m-2的绝对差<1 w m-2，绝对差<0。005用于宽带反照率）。除了准确性和计算时间的性能外，该方法还适用于任何大气输入（宽带，窄带），并且很容易适应整合到全球或区域气候模型的辐射方案中。
基于图形的运动想象脑机接口脑电图频谱动态递归量化分析
摘要 — 尽管不断进行研究，但基于脑机接口 (BCI) 的通信方法尚不是一种有效可靠的手段，严重残疾的患者可以依赖这种手段。迄今为止，大多数基于运动想象 (MI) 的 BCI 系统使用传统的频谱分析方法来提取判别特征并对相关的基于脑电图 (EEG) 的感觉运动节律 (SMR) 动态进行分类，这导致性能相对较低。在本研究中，我们调查了使用递归量化分析 (RQA) 和基于复杂网络理论图的特征提取方法作为提高 MI-BCI 性能的新方法的可行性。这些特征植根于混沌理论，探索了 MI 神经反应背后的非线性动力学，作为对 MI 进行分类的新信息维度。方法：将六名健康参与者执行 MI-Rest 任务时记录的 EEG 时间序列投射到多维相空间轨迹中，以构建相应的递归图 (RP)。从 RP 中提取了八个基于非线性图的 RQA 特征，然后通过 5 倍嵌套交叉验证程序与经典光谱特征进行比较，以使用线性支持向量机 (SVM) 分类器进行参数优化。结果：与经典特征相比，基于非线性图的 RQA 特征能够将 MI-BCI 的平均性能提高 5.8%。意义：这些发现表明，RQA 和复杂网络分析可以为 EEG 信号的非线性特征提供新的信息维度，从而提高 MI-BCI 性能。
使用机器学习的语音情感识别
摘要。语音情绪识别（SER）是一个跨学科领域，利用信号处理和机器学习技术来识别和分类通过语音传达的情绪。近年来，由于其在人类计算机互动，医疗保健，教育和客户服务中的潜在应用，SER引起了极大的关注。可以从各种声学特征中推断出幸福，愤怒，悲伤，恐惧，惊喜和厌恶等情绪，包括音高，强度，语音速度和光谱特征。然而，由于诸如说话者的可变性，文化差异，背景噪声和情绪表达的微妙之处等因素，准确地识别语音的情绪是具有挑战性的。本文探讨了语音情感识别的最新方法，重点是深度学习方法，特征提取技术以及使用大规模情感标记的数据集。我们回顾了传统的方法，例如隐藏的马尔可夫模型和支持向量机，并将其与神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））和复发性神经网络（RNN）（RNN）中的现代进步进行比较。此外，我们讨论了该领域的挑战，包括自发言语中的情感检测，跨语性和跨文化识别的影响以及当前基准的局限性。最后，我们提供了SER系统的现实应用程序的概述，包括它们集成到虚拟助手，心理健康诊断和互动娱乐中。我们通过强调多模式情绪识别的新兴趋势，以及未来研究的潜力，以提高不同环境中SER系统的鲁棒性和准确性。
激发态的量子保真度磁化率......
弯曲振动自由度的研究得益于其二维特性和两个明确的物理极限——线性和弯曲配置——以及中间配置——准线性物种，其特点是大振幅运动，使其具有丰富的光谱特征[1]。正或非单调的非谐性，后者与非刚性分子的 Birge-Sponer 图中 Dixon 凹陷的出现有关[2]，以及由于跨越线性壁垒附近的状态波函数中线性和弯曲特征的混合而导致的异常旋转光谱[3,4]，是准线性物种光谱中最显著的光谱特征。光谱方法的重大进步和发展使得人们能够通过实验获得多种分子物种的高弯曲泛音。通过这种方式，我们有可能获得实验光谱信息，从而研究能量接近线性势垒的系统 [5,6]。水 [7] 和 NCNCS [8–10] 的研究结果具有特别重要的意义。近年来，量子单值化概念最初由 Cushman 和 Duistermaat [11] 提出，后由 Child [12] 重新研究，对系统中的状态分配有很大帮助。由于状态与线性势垒的接近性，波函数的复杂性妨碍了正确的状态标记 [5–8,13]。这是从经典力学中借用的概念，它依赖于拓扑奇点，当系统能量大到足以探测局部鞍点或最大值时，就会发生拓扑奇点，从而阻止定义全局作用角变量 [14]。非刚性分子弯曲振动的理论建模需要特殊的工具，因为大振幅振动自由度会强烈耦合振动和转动自由度。Hougen-Bunker-Johns 弯曲哈密顿量 [15] 是该领域的一项开创性工作。这项工作后来扩展到半刚性弯曲哈密顿量 [16] 和一般半刚性弯曲哈密顿量 [17]。基于上述发展而产生的 MORBID 模型 [18] 目前是分析非刚性分子光谱的标准方法，其中需要同时考虑转动和振动自由度，以便建模实验项值并分配量子标签。代数方法，尤其是振动子模型，是分子光谱建模的传统积分微分方法的替代方法。该模型基于对称性考虑，并严重依赖于李代数的性质[ 19 ]。振子模型 (VM) 属于一类模型，该类模型将 U(n+1) 代数指定为 n 维问题的动力学或谱生成代数 [20]。类似的模型已成功应用于强子结构 [21,22] 和原子核 [23–25] 的建模。在 Iachello 引入的原始振子模型形式中，双原子分子种类的回旋振动激发被视为集体玻色子激发 [26]，由于相关自由度的矢量性质，动力学代数为 U(3+1)=U(4) [25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化振子模型形式以有效处理多原子系统的需要，自然而然地导致了二维极限振子模型（2DVM）的制定[28，29]。2DVM 定义的形式能够模拟弯曲自由度的线性和弯曲极限情况，以及表征中间情况的大振幅模式[30-33]。本研究中使用的代数哈密顿量的四体算符的扩展已于最近发表[34]。2DVM 还用于耦合弯曲器[28，35-37]、拉伸弯曲相互作用[38-41]和异构化反应中的过渡态[42]的建模。