XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System光谱的
BioSonics 光谱仪可以“聆听”单个病毒发出的声音
最终，他们将研究重点转移到病毒上，发现只要设置适当的参数，他们就能使用一种称为 BioSonics 光谱的技术检测病毒发出的振动。这种声音不仅太微弱，人耳无法听到，而且频率太高，是人类听力的 100 万倍。
阐明配体场对分子量子比特自旋弛豫的贡献
图 2. 脉冲 EPR 回波检测场扫描 (EDFS) 的模拟取向依赖性。(A) 四方 Cu(II) 复合物的平行和垂直取向定义。(B) 模拟 Cu(II) EDFS 和组成超精细 m I 流形的取向依赖性，自旋哈密顿参数 g ∥ = 2.0912、g " = 2.0218、A ∥ = −500.1 MHz ( − 166.8 × 10 -4 cm -1 )、A " = −116.9 MHz ( − 39.0 × 10 -4 cm -1 )、ν = 9.7 GHz，取自实验 [Cu(mnt) 2 ] 2- CW EPR 光谱的拟合结果。 （C）模拟的 V(IV) EDFS 和自旋哈密顿参数 g ∥ = 1.9650、g " = 1.9863、A ∥ = −478.0 MHz ( − 159.4 × 10 -4 cm -1 )、A " = −167.8 MHz ( − 55.9 × 10 -4 cm -1 )、ν = 9.7 GHz 的方向依赖性，取自实验 VOPc CW EPR 光谱的拟合结果。黑色实线箭头表示 EDFS 中的纯平行方向，而红色实线箭头表示纯垂直方向。
热红外单幅图像去雾及盲图像质量评价
图像去雾是一种减少图像中雾霾、灰尘或雾气影响的方法，以便清晰地查看观察到的场景。文献中存在大量传统和基于机器学习的方法。然而，这些方法大多考虑可见光光谱中的彩色图像。显然，由于热红外光谱的波长较长，受雾霾的影响要小得多。但远距离观测期间的大气扰动也会导致热红外 (TIR) 光谱中的图像质量下降。在本文中，我们提出了一种为 TIR 图像生成合成雾的方法。然后，我们分析了现有的盲图像质量评估措施雾感知密度评估器 (FADE) 对 TIR 光谱的适用性。我们进一步全面概述了当前图像去雾的最新技术，并通过经验表明，许多最初为可见光图像设计的方法在应用于 TIR 光谱时表现得出奇的好。这在最近发布的 M3FD 数据集上进行的实验中得到了证实。
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。
环境遥感
摘要：遥感技术克服了地面测量在时间和空间上的限制，增强了大规模生物多样性监测，并可以同时评估多种植物性状。每个个体的全部性状及其随时间的变化都是特定的，可以揭示有关森林群落遗传组成的信息。在空间和时间上连续测量同一物种个体之间的性状变异是监测遗传多样性的关键组成部分，但很难用地面方法实现。如果能够建立光谱和遗传信息之间的充分联系，使用成像光谱的遥感方法可以提供高光谱、空间和时间覆盖，以推进遗传多样性的监测。我们评估了 11 年来从瑞士同一温带森林上空 69 次机载棱镜实验 (APEX) 飞行中获得的欧洲山毛榉单株树的反射光谱。我们获得了 68 棵冠层树的反射光谱，并将这些光谱的差异与 68 个个体中微卫星标记得出的遗传差异关联起来。我们计算了不同时间点、波长区域和波长区域之间相对差异的相关性。高相关性表示光谱遗传相似性高。然后，我们测试了从几天到几年的时间尺度上获得的环境变量对光谱遗传相似性的影响。我们对辐射测量进行了不确定性传播，以提供这些相关性的质量指标。我们观察到遗传相似的个体具有更相似的反射光谱，但这在不同的波长区域和不同的环境变量之间有所不同。受水吸收影响的光谱短波红外区域似乎提供了有关高温下种群遗传结构的信息，而光谱的可见部分和受树冠散射特性影响的近红外区域在较长时间尺度上显示出与遗传结构更一致的模式。在研究光谱带之间的相对差异（最大相关性：0.40）时，遗传相似性与反射光谱相似性的相关性比研究反射数据（最大相关性：0.33）时更容易检测。结合光谱测量的不确定性，基于单个光谱带的分析的光谱遗传相似性提高了 36%，光谱带之间的相对差异提高了 20%。这项研究突出了密集多时相机载成像光谱数据在检测森林群落遗传结构方面的潜力。我们认为，观察到的反射光谱的时间轨迹表明植物对环境变化的反应存在生理和可能的遗传限制。
环境遥感
摘要：遥感技术克服了地面测量的时间和空间限制，增强了大规模生物多样性监测，并允许同时评估多种植物性状。整个性状集及其随时间的变化对于每个个体都是特定的，可以揭示有关森林群落遗传组成的信息。连续测量同一物种个体在空间和时间上的性状变化是监测遗传多样性的关键组成部分，但很难通过地面方法实现。如果可以建立光谱和遗传信息之间的充分关系，使用成像光谱的遥感方法可以提供高光谱、空间和时间覆盖，以推进遗传多样性的监测。我们评估了 11 年来从瑞士同一温带森林上空 69 次机载棱镜实验 (APEX) 飞行中获得的单个欧洲山毛榉树的反射光谱。我们获得了 68 棵冠层树的反射光谱，并将这些光谱的差异与 68 个个体中微卫星标记的遗传差异相关联。我们计算了不同时间点、波长区域和波长区域之间相对差异的相关性。高相关性表示光谱遗传相似性高。然后，我们测试了从几天到几年的时间尺度上获得的环境变量对光谱遗传相似性的影响。我们对辐射测量进行了不确定性传播，以提供这些相关性的质量指标。我们观察到遗传相似的个体具有更相似的反射光谱，但这在波长区域和环境变量之间有所不同。受水吸收影响的光谱短波红外区域似乎提供了高温下种群遗传结构的信息，而光谱的可见部分和受树冠散射特性影响的近红外区域在较长时间尺度上显示出与遗传结构更一致的模式。在研究光谱带之间的相对差异（最大相关性：0.40）时，遗传相似性与反射光谱相似性的相关性比反射数据（最大相关性：0.33）更容易检测。这项研究强调了密集多时相机载成像光谱数据在检测森林群落遗传结构方面的潜力。结合光谱测量的不确定性，基于单个光谱带的分析的光谱遗传相似性提高了 36%，光谱带之间的相对差异提高了 20%。我们认为，观察到的反射光谱的时间轨迹表明植物对环境变化的反应存在生理和可能的遗传限制。
Neqair v15.1教程
2）作为创建任何所需分辨率的合成光谱的工具（包括具有指定仪器/缝隙函数的卷积）。此模式通常用于模拟/解释不同来源的光谱测量（例如冲击管数据，等离子火炬等）。使用Neqair GUI，它也可以用作估算实验温度和物种密度的拟合工具。GUI可通过要求提供。
机器学习的最新进展辅助拉曼光谱
随着拉曼光谱的发展及其应用域的扩展，用于光谱数据分析的常规方法已经表现出许多局限性。探索新的方法以促进拉曼光谱和分析已成为研究重点的一个领域。已经证明，机器学习技术可以从光谱数据中更有效地提取有价值的信息，从而为分析科学创造前所未有的机会。本文概述了用于机器学习（ML）和ML-Algorithms的传统且最近开发的统计方法，用于基于拉曼光谱的分类和识别应用。这些方法包括主要成分分析，k-nearest邻居，随机森林和支持向量机，以及基于神经网络的深度学习算法，例如人工神经网络，卷积神经网络等。大部分审查致力于从多个领域的Raman光谱中的机器学习进展，包括材料科学，生物医学应用，食品科学等，这达到了令人印象深刻的分析准确性。在许多这些应用领域中，拉曼光谱和机器学习的结合是实现高通量和快速识别的前所未有的机会。还讨论了当前研究的局限性，并提供了对未来研究的观点。