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World File Search System光谱的
天文光谱的积极和规模不变的高斯过程潜在变量模型
高斯流程（GPS）[1]是机器学习中的一种多功能工具，但对它们的构成诸如阳性，单调性或物理约束之类的约束是具有挑战性的[2]。过去的作品已考虑将GPS作为差异方程的解决方案[3]，时间和光谱重建问题[4]，或通过线性操作员注入域特异性约束[5]。其他作品与非线性函数相结合的GP输出[6，7]，通过约束边际可能性[8]或铸造线性约束作为截短的多变量高斯分布的条件期望，将输出结合到正值[9]。在这项工作中，我们旨在发现一个积极价值的天文光谱的潜在空间。在过去的降低谱图[10，11，12]的作品中，[13]独特地纳入了非阴性约束。，我们通过将其外部限制到正值来扩展高斯过程潜在变量模型（GPLVM）[14]。天文光谱的幅度不是本质的物理特性，不应在潜在空间中反映。我们引入了规模不变，并表明它会导致更好的重建。
揭示了Terahertz二维相干光谱的光耦合的新颖方面：超导体中振幅模式的情况
最近开发了Terahertz（THZ）二维相干光谱（2DC）是一种强大的技术，可以以与其他光谱镜的方式获取材料信息。在这里，我们利用THZ 2DC研究了常规超导体NBN的THZ非线性响应。使用宽带THZ脉冲作为光源，我们观察到了一个三阶非线性信号，其光谱成分的峰值达到了超导间隙能量2δ的两倍。具有窄带Thz脉冲，在驱动频率ω处鉴定出THZ非线性信号，并在ω¼2δ时在温度下表现出谐振剂的增强。一般的理论考虑表明，这种共振只能由光激活的顺磁耦合引起。这证明了非线性THZ响应可以访问与磁磁性拉曼样密度波动不同的过程，据信这在金属的光学频率下占主导地位。我们的数值模拟表明，即使对于少量疾病，ω¼2δ共振也是由整个研究疾病范围内的超导振幅模式主导的。这与其他共振相反，其振幅模式的贡献取决于疾病。我们的发现证明了THZ 2DC探索其他光谱学中无法访问的集体激发的独特能力。
文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
改善NMR光谱的产品风险保证
1。Cyva C，Barthe P，... Sakakibara S，Alberrico F，Girlt E，Jacs，2003; 1508-1517 2。Codina A，Love JD，Li Y，Lazar MA，News D，Schwabe JW，Sci A.2005; 102（17）：6009-6 3。 GW Hax，Bent O，Malmstrom J，J Pharm Sci，2019：108：3029（2019）5。 Bradley SA，Jackson WC JR，PP的坐骑，肛门化学。 2019; 5.91（3）：1962-19672005; 102（17）：6009-63。GW Hax，Bent O，Malmstrom J，J Pharm Sci，2019：108：3029（2019）5。Bradley SA，Jackson WC JR，PP的坐骑，肛门化学。2019; 5.91（3）：1962-1967
X射线光谱的硅漂移检测器整体阵列
多年来，非传染性疾病（NCD）的突出仍然是全球关注的问题。这些疾病代表了其特征的慢性疾病，其特征是其非感染和非传染性，包括心血管疾病，各种形式的癌症，糖尿病和慢性呼吸道疾病（1，2）。人口，经济和环境转变以及共同的19日大流行，加剧了NCD的流行。covid-19显着提高了NCD患者对严重疾病和死亡率的敏感性（3）。在2019年，NCD约占全球总死亡率的74％，估计约为4000万人死亡（3）。 这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求，旨在降低NCD的流行。在2019年，NCD约占全球总死亡率的74％，估计约为4000万人死亡（3）。这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求，旨在降低NCD的流行。
比较多光谱的机器学习...
侵入性植物物种对本地生态系统构成了重大威胁，绘制其分布对于有效的管理和保护工作至关重要。本研究使用遥感图像比较了不同机器学习技术在侵入性植物物种Spathodea Campanulata的多光谱特征中的性能。使用随机抽样技术收集了基于地面的植被的位置数据，并从Sentinel-2获取了卫星图像。结果表明，使用机器学习技术，蓝色，绿色，红色，红色和近红外带可有效区分侵入性S. campanulata，不蔬菜和其他植被。支持向量机（SVM）技术达到了80％的最高总体准确性，其次是随机森林（RF），为73％和K-Nearest邻居（KNN），占66％。高斯混合模型（GMM）技术的总体准确性最低为53％。SVM和RF在预测和观察的类之间显示出很大的一致性，而KNN显示中度一致，GMM的一致性差。SVM产生的地图描述了研究区域北部地区的侵入性植物物种的分布。相比之下，南部地区（包括蒂莫兰山的保护区）显示出s。campanulata的密集存在，表明该物种正在进行的入侵。这强调了有效管理和保护工作的必要性，以减轻侵入性植物物种对本地生态系统的负面影响。
表面增强拉曼光谱的金属有机框架 -
挥发性有机化合物（VOC）代表健康和环境危险化合物，但在其他领域中也起着至关重要的作用，包括早期疾病诊断和对饮食生产重要的健康状况的感知感。准确的VOC分析是必不可少的，需要创新的分析方法才能快速现场检测，而无需复杂的样品准备。表面增强的拉曼光谱（SER）是一个多功能的分析平台，非常适合检测化学物种。它依赖于光学探测金属纳米结构，这些金属纳米结构与与表面等离子偶联相关的紧密限制的电磁场，然后将拉曼散射的效率提高至单分子检测。尽管如此，SERS仍面临局限性，尤其是不与高贵金属结合的分析物。可以通过将传感器表面与金属有机框架（MOF）接口来规避此限制。以其化学和结构多功能性而闻名，MOF在其多孔结构中有效地预浓缩了低分子量物种。本评论介绍了基于MOF的SERS基材的最新发展，强调设计规则以最大化分析性能。在工业和环境监测的背景下讨论了检测有害VOC的状态的概述。此外，还包括对医学诊断和香气和风味分析中新兴应用的VOC分析调查。
全秒泵探针光谱的紧凑型实现
执行Attosond-Pump Attosent-probe光谱（APAPS）的能力是超快科学的长期目标。第一次开创性的实验证明了APAP的可行性，但重复率较低（10至120 Hz），并且现有设置的大量足迹迄今妨碍了对APAP的广泛利用。在这里，我们使用1 kHz的商业激光系统，在空心核心纤维中直接压缩后进行了两种座椅，以及紧凑的高谐波生成（HHG）设置。后者可以通过使用过量的HHG几何形状并利用HHG培养基中驱动激光器的瞬时蓝光来实现强烈的极端脉络膜（XUV）脉冲的产生。产生了近距离的脉冲，如一色和两色Xuv-Pump Xuv-probe实验所证明的那样。我们的概念允许在许多实验室的极短时间内进行选择性抽水和探测，并允许对其他泵种技术无法访问的基本过程进行调查。
纳米结构材料中计算振动光谱的批判性评估
摘要：振动光谱是一种无处不在的光谱技术，可表征功能性纳米结构材料，例如沸石，金属 - 有机框架（MOF）和金属 - 卤化物 - 卤化物perov-Skyites（MHP）。所得的实验光谱通常很复杂，具有低频框架模式和高频功能组振动。因此，理论上计算的光谱通常是阐明振动指纹的重要元素。原则上，有两种可能的方法来计算振动光谱：（i）一种静态方法，将势能表面（PES）近似为一组独立的谐波振荡器，以及（ii）一种动态方法，通过整合牛顿运动的方程来将PES围绕PES明确采样。动态方法考虑了Anharmonic和温度效应，并在真正的工作条件下提供了更真实的材料的代表；但是，此类模拟的计算成本大大增加。在量子机械水平上执行力和能量评估时，这肯定是正确的。分子动力学（MD）技术在计算化学领域已变得更加建立。然而，为了预测纳米结构材料的红外（IR）和拉曼光谱，其用法的探索程度较低，并且仅限于一些孤立的成功。因此，目前尚不清楚哪种方法应使用哪种方法来准确预测给定系统的振动光谱。■简介迄今为止缺乏一系列广泛的纳米结构材料的各种理论方法与实验光谱之间的全面比较研究。为了填补这一空白，我们在本文中提出了一个简洁的概述，该方法适用于准确预测各种纳米结构材料的振动光谱，并为此目的制定一系列理论指南。为此，考虑了四个不同的案例研究，每个案例研究都治疗了特定的物质方面，即柔性MOF的呼吸，刚性MOF UIO-66中缺陷的表征，金属 - 卤化物 - 卤化物perovskite CSPBBR 3中的Anharmonic振动以及对访客的吸附以及对Zeolite H-Ssz-ssz-13的孔的吸附。对于所有四种材料，在其宾客和无缺陷状态以及在足够低温下的所有四种材料中，静态和动态方法在定性上与实验结果一致。当温度升高时，由于存在Anharmonic语音子模式，CSPBBR 3的谐波近似开始失败。此外，缺陷和来宾物种的光谱指纹通过简单的谐波模型很好地预测。两种现象都弄平了势能表面（PES），这促进了亚稳态状态之间的过渡，因此需要动态采样。（ii）当材料在较高的温度下评估或额外的复杂性进入系统时，例如，强烈的非谐度，缺陷或客人物种，谐波制度分解，并且需要动态抽样才能正确预测声子频谱。在本综述中处理的四个案例研究的基础上，我们可以提出以下理论指南，以模拟功能固态材料的准确振动光谱：（i）对于低温下的纳米结构的晶体框架材料，可以使用静态方法在低温下的洞察力，可以使用几个点依靠point of the points of points of point of point of points of point of points points points and points and points and points and points and pote。这些准则及其针对原型材料类别的插图可以帮助实验和理论研究人员增强从晶格动力学研究中获得的知识。
拉曼光谱的自动统计分析......
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-5nhdj-v2 ORCID：https://orcid.org/0000-0002-8739-2777 内容未经 ChemRxiv 同行评审。许可证：CC BY-NC 4.0