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World File Search System曼光谱
消毒剂的抗菌光谱
来自：Maillard JY的数据。2013。影响微生物活性的因素。 in：Fraise AP等。 （eds）。 Russell，Hugo＆Ayliffe的消毒，保存和灭菌的原则和实践，第5版。 2013; McDonnell G.2020。 微生物和抗性。 in：第6版的块消毒，灭菌和保存； Quinn PJ等。 在兽医中预防和控制疾病的消毒和生物安全性。 in：块的消毒，灭菌和保存。影响微生物活性的因素。in：Fraise AP等。（eds）。Russell，Hugo＆Ayliffe的消毒，保存和灭菌的原则和实践，第5版。2013; McDonnell G.2020。微生物和抗性。in：第6版的块消毒，灭菌和保存； Quinn PJ等。在兽医中预防和控制疾病的消毒和生物安全性。in：块的消毒，灭菌和保存。
6.01.24磁共振光谱
•0609T：磁共振光谱，椎间内疼痛的测定和定位（宫颈，胸腔或腰椎）；在至少3张光盘中获取单盘（即乳酸，碳水化合物，丙氨酸，Laal，Laal，laal，laal，propionic acticic和胶原蛋白）的单个体素数据•0610T：磁共振光谱，确定和定位（颈部疼痛（颈部胸腔，胸腔，胸腔）;用于软件分析的生物标志物数据的传输•0611T：磁共振光谱，椎间内疼痛的确定和定位（颈椎，胸腔或腰椎）；生物标志物数据算法分析的后处理，以确定椎间盘之间的相对化学差异•0612T：磁共振光谱，测定和局部性疼痛的定位（宫颈，胸腔或腰椎）；解释和报告说明磁共振光谱（MRS）是一种无创技术，可用于测量组织中不同化学成分的浓度。该技术基于与磁共振成像相同的物理原理以及原子内部磁场和特定核之间能量交换的检测。相关政策
伽马射线闪烁光谱
伽玛射线对象：了解伽玛射线与物质的各种相互作用。使用已知能量的伽马射线校准伽马射线闪烁光谱仪，并使用它来测量“未知”伽马射线的能量。使用正电子歼灭辐射来确定电子的质量并观察相关的伽马射线。读数：实验室手册（请参阅补充阅读）“核科学实验” AN34，EG＆G ORTEC提供了有关许多本科核试验的背景和技术的精彩动手讨论。所描述的设备类似于实验室中可用的设备。在本文末尾给出了其他读数。设备：NAI：具有集成前置放大器（2），高压电源，堪培拉型号2000电源的TL闪烁体和光电倍增管检测器，NIM BIN，NIM BIN，NIM BIN，CANBERRA 2015A放大器/单通道分析仪模块（2） （PCA-II）CompuAdd 286个人计算机，Analyzer软件，监视器的董事会。背景：在本实验中，您将通过检测腐烂产生的伽马射线来研究核的放射性衰变。γ射线检测是一个多步骤过程：伽马射线进入NAI：TL闪烁体晶体，在其中产生了快速移动的自由电子，进而通过在晶体中行驶时在路径中激发离子而失去能量。这种激发能以各种方式释放出来，其中一种是可见光的发射（荧光）。因此，进入闪烁体的单个高能伽马射线会产生低能光子的闪光。这些光子针对光电倍增管的光敏表面，它们通过光电效应弹出电子。电子被收集在光电培养基中并放大以产生电流脉冲，该脉冲转换为电压脉冲，其高度与光电子的数量成正比，因此与到达管的光子数量成正比，这又与快速电子的初始能量成正比。当放射性源位于闪烁体附近时，光电层流会产生一系列脉冲，每个脉冲对应于单个核的衰变。每个脉冲的幅度与伽马射线释放的电子能量有关。使用单通道分析仪研究这些脉冲。单个通道分析仪（SCA）计数电压脉冲的数量
IQon 光谱 CT
扫描选项................................................................................................................................ 61 光谱首选项.................................................................................................................................... 62 重建.................................................................................................................................... 64 检查摘要.................................................................................................................................... 64 心脏....................................................................................................................................... 65 剂量管理....................................................................................................................................... 66 患者数据....................................................................................................................................... 66 连接性....................................................................................................................................... 67 患者目录....................................................................................................................................... 67 窗口预设.................................................................................................................................... 68 图像标题.................................................................................................................................... 69 测量.................................................................................................................................... 70 保存图像.................................................................................................................................... 70 分割预设.................................................................................................................................... 71 报告.................................................................................................................................... 71 胶片页眉/页脚信息................................................................................................................... 72 查看应用程序................................................................................................................................ 72 机构信息................................................................................................................................... 74 许可................................................................................................................................................... 74 区域设置................................................................................................................................... 74 中文 DICOM 支持...................................................................................................................... 75
先进的 FT-IR 光谱
在过去十年中，技术的显著创新和进步已使先进的 FT-IR 光谱仪成功商业化。现代研究级 FT-IR 光谱仪为各种要求极高的实验开辟了新的可能性，这些实验在过去要么极其困难，要么几乎不可能完成。这些实验将红外光谱技术推向了新的极限。作为全球领先的高科技仪器供应商，其客户范围从诺贝尔奖获得者的实验室到初创公司，赛默飞世尔科技有义务提供这本更新的实用指南，其中包含适合先进 FT-IR 光谱最活跃领域的理论深度。本书包含有关研究级赛默飞世尔科技 FT-IR 光谱仪的设计、操作和性能的信息。本书广泛介绍了先进 FT-IR 光谱（尤其是步进扫描 FT-IR）的基本原理和应用。本书介绍的主要应用包括：
高光谱遥感
Space Borne高光谱传感器的最新进展进一步增强了我们观察地球环境的能力，但在数据分析和探索方面也引入了新的挑战。这些挑战需要创新的方法和方法论，以充分利用高光谱成像在环境监测和科学研究中的潜力。高光谱传感器，例如Aviris，Hydice，Hysi，Hymap，Hyperion以及最近，Aviris-NG和Prisma，在各种领域具有显着高级的研究和应用。这些传感器为大气表征，生态系统研究，水资源管理，矿产勘探，气候研究，雪和冰科水文，沿海环境监测，土地使用/土地覆盖分析，植被图和行星研究提供了宝贵的数据。由Space Borne Platforms捕获的高光谱图像捕获的详细光谱信息提供了独特的见解，使其非常适合定量资源映射和监视。随着高光谱技术的不断发展，预计它们的潜在应用将进一步扩展，从而推动多个学科的创新。
光谱方法介绍
Ahmad Aqel IfSeii分析化学学院化学系国王SAUD University P.O.分析化学学院 框2455 Riyadh 11451沙特阿拉伯大楼：05，办公室：2A/149＆AA/53 TEL。 014674198，传真：014675992网站：http：//fac.ksu.edu.sa/aifseisi e-mail e-mail：ahmad3qel@yahoo@yahoo@yahoo.com aifseisi@ksu.edu.sa.sa /div>Ahmad Aqel IfSeii分析化学学院化学系国王SAUD University P.O.分析化学学院框2455 Riyadh 11451沙特阿拉伯大楼：05，办公室：2A/149＆AA/53 TEL。 014674198，传真：014675992网站：http：//fac.ksu.edu.sa/aifseisi e-mail e-mail：ahmad3qel@yahoo@yahoo@yahoo.com aifseisi@ksu.edu.sa.sa /div>框2455 Riyadh 11451沙特阿拉伯大楼：05，办公室：2A/149＆AA/53 TEL。014674198，传真：014675992网站：http：//fac.ksu.edu.sa/aifseisi e-mail e-mail：ahmad3qel@yahoo@yahoo@yahoo.com aifseisi@ksu.edu.sa.sa
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。
格拉斯曼简历
2016-2018 EECS 博士后学者 伯克利设计学院，加州大学伯克利分校，EECS 系 指导老师：Björn Hartmann，EECS 副教授 2012-2016 研究生 用户界面设计组，EECS 系，麻省理工学院 CSAIL 博士论文：大规模编程类中的聚类和可视化解决方案变化 指导老师：Robert Miller，CS 杰出教授 2008-2011 研究生 机器人运动组，EECS 系，麻省理工学院 CSAIL，M.Eng.论文：基于二次调节器的启发式方法，用于快速探索状态空间 由 EECS 教授 Russ Tedrake 指导 2010-2011 斯坦福大学仿生学与灵巧操作实验室客座研究员 2006-2008 麻省理工学院 CSAIL 机器人运动组本科研究员 2004-2006 麻省理工学院 CSAIL 网络与移动系统本科研究员 2003-2004 普林斯顿大学心理学系脑电图实验室特邀高中生研究员