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光谱模板推断网络拓扑(CS)

新颖的想法是找到一个图位移,在与提供的光谱信息一致的同时,赋予网络某些所需的属性,例如稀疏性。 从光谱模板推断网络拓扑.pdf

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光谱和的量子算法(CS AI)

原文作者:Alessandro Luongo, Changpeng Shao 原文地址:https://arxiv.org/abs/2011.06475 光谱和的量子算法(CS AI).pdf

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    荧光光谱的理论计算

    一、荧光光谱的原理 分子吸收紫外线等入射光,从电子基态S0的ν=0振动能级跃迁到S1的某些ν>0能级,然后振动弛豫失去一部分能量而降至S1的ν=0能级。 简化的Jablonski能级图 from Wikipedia 二、荧光光谱的特征 由于分子需要能过激发才能产生发射过程,因此,常常将激发和发射光谱绘制在一起。 荧光光谱有如下特征: (1) Stokes位移 荧光发射波长总是比相应的吸收光谱的波长长,称为Stokes位移,如下图所示。 ? (2) 镜像对称 荧光发射光谱与吸收光谱之间常常存在近似的镜像关系,不完全对称。这是因为吸收光谱的形状取决于S1的振动能级结构,而发射光谱的形状取决于基态的振动能级,两者往往比较相似。 (3) 荧光发射光谱的形状与激发波长无关 这是原理部分提到的Kasha规则造成的。 三、计算方法与实例 对激发态不熟的同学可以参看《激发态计算入门》和《激发态计算中的溶剂效应》两篇文章。

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    座席能力光谱基准测试(CS)

    座席能力光谱基准测试.pdf

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    科研作图之光谱图绘制

    感谢大家关注matlab爱好者微信公众号,今天给大家介绍如何绘制带可见光光谱背景的光谱图!!! 本视频使用的绘图软件是Origin2019学习版 (关于如何获取Origin学习版软件,请查阅本公众号文章:开启OriginLab 2019的正确姿势);所用数据来源网络,这里要求使用的数据横坐标要在光谱波长区间内 温馨提示:在公众号中回复“光谱”或“光谱图”即可获取视频中的origin工程文件,由于版本原因,可能会出现兼容性问题;在导出tiff格式文件时,请选择24位RGB,不然会出现颜色过渡不连贯的问题。

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    红外光谱的理论计算

    一、红外光谱产生的原理 在不破坏键合的条件下,分子内核-核之间的构型会发生变化,构成分子振动的基础。在偏离核间距不大的情况下,近似为抛物线,对应的振动为简谐振动。下图是两种典型的势能曲线: ? 室温下分子一般处于振动基态,吸收红外光子后会发生振动激发,产生红外光谱。 对某振动模式,从基态跃迁到第一激发态吸收的光子的频率称为该振动模式的基频。 红外光谱中,振动从基态到第二、第三激发态等产生的吸收峰几乎是基频的整数倍,称为倍频;如果分子吸收一个光子而同时激发两种或两种以上的基频跃迁,称为合频;某些原先被激发的模式会在新的激发过程中将能量传递给新模式 二、红外光谱的计算 计算红外光谱只需要对分子进行频率计算即可,高斯中一般直接使用opt freq的组合。 实验化学家绘制的红外光谱通常纵坐标是透射率,横坐标是从大到小的频率,因此我们一般将图的X和Y轴都颠倒一下,就符合我们常见的红外谱图的样子了。

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    一种新的高光谱卫星图像分类空间光谱框架(CS)

    光谱卫星图像目前被广泛用于准确的灾害预测和地形特征分类。然而,在这样的分类任务中,目前的大多数方法只使用到图像中包含的光谱信息。 因此,在本文中,我们提出了一个用于土地覆盖分类,且考虑到数据中包含的光谱和空间信息的新框架。 为此,我们使用高斯最大似然(GML)和卷积神经网络方法进行像素级光谱分类,然后使用分水岭算法生成的分割图,通过改进的多数投票技术将空间上下文信息纳入我们的模型。 此外,我们基于GML的方法(一种非深度学习算法)显示出与最先进的深度学习技术相当的性能,这表明了我们提出的方法对于执行计算高效率光谱图像分类的重要性。 原文作者:Shriya TP Gupta, Sanjay K Sahay 原文地址:https://arxiv.org/abs/2008.02797 一种新的高光谱卫星图像分类空间光谱框架(cs).

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    全球主要高光谱遥感卫星介绍

    1 引言   与多光谱数据相比,高光谱数据往往可以在地表参数反演等方面获得更高的精度。为此,有必要介绍一下目前全球主要星载高光谱遥感数据或相关平台的一些知识。 Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS,由于其数据实时通过X波段向全世界广播,实行全球免费接收政策,因此是全球最为著名的传感器之一)、多角度成像光谱仪 (Greenhouse Gases Monitoring Instrument,GMI)、大气多角度偏振探测仪(Directional Polarimetric Camera,DPC)、大气环境红外甚高分辨率探测仪 3 高光谱卫星纵向对比   将上述高光谱卫星及其对应传感器、分辨率等参数加以汇总、对比,如表2所示。其中,由于不同高光谱传感器在不同波段对应光谱分辨率变化较大,因此表2未单独列出光谱分辨率。 在高光谱卫星参数方面,可以看到以MODIS与Hyperion数据为代表的美国早期高光谱遥感数据已具有一定较好的空间分辨率、时间分辨率、光谱波段数等属性,我国早期高光谱遥感卫星尽管发射时间晚于上述国外数据

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    近红外光谱实验新手指南

    关键词:功能性近红外光谱,fNIRS,神经影像学 Ⅰ. 近红外光谱系统使用近红外范围内的光来达到这个目的,因此,了解光的传播原理和组织的光学特性助于fNIRS的研究人员控制红外光谱系统。 Hb、HbO2、H2O等生色团在近红外范围内的吸收光谱。HB/HbO2吸收光谱的等渗点在近红外光学窗口内以白色圈出。 三种不同类型NIRS的工作原理 NIRS系统主要分为三种类型:I)连续波光谱系统(Continuous Wave, CW),II)时域光谱系统和III)频域光谱系统(如图三所示)。 因此,在头上以适当的角度放置光极以发送和接收光是重要的。 浅穿透: fNIRS不能穿透大脑的较深区域,它在皮质中的穿透深度约为1-3 cm。

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    Spectrum光谱链共识算法的分析

    Spectrum(光谱链)是SmartMesh生态下的公链,承载去中心化Mesh网络实现万物互联dapp的底层公链。 共识机制是一种新型的能力证明机制(Proof of Capability,PoC),能力的定义是为系统贡献资源的节点,能力证明衡量了节点对系统的贡献程度,能力越强就有更高的出块权重,并且很好的支持移动设备运行光谱轻节点 光谱链诞生需要有一个出块节点的列表,它随区块链的诞生而产生,负责形成最初的出块节点联盟(一个被初始化的出块节点列表,和一个空的候选节点列表)。 网络上的每一个普通全节点都有资格申请成为一个出块节点。

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    基于高光谱的无损检测技术

    由于不同物质的理化性质决定了其对不同波段的光表现出不同的光谱特性,近十年来,利用高光谱做食品、农产品、药品的无损质量检测十分火热。 何为高光谱图像 高光谱图像将图像技术和光谱技术相结合,不仅反映目标的二维图像信息,同时能够反映光谱维信息。高光谱图像具有三个维度:x-y-。 通过高光谱相机,获得不同窄波段下的二维图像,最终构成三维光谱数据立方体,如图所示: ? 高光谱图像技术在无损检测的应用 食品存储时间检测(下图为不同存储时间的同一苹果的荧光高光谱图像) ? 2.农产品农药残留检测(下图为农药浓度为8mg/kg 叶菜样品的高光谱荧光图像及不同浓度梯度样品的荧光光谱曲线) ? 3.食品部位检测(下图为小番茄不同部位的高光谱曲线) ?

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    换个角度看苹果,换个角度看库克

    二 当后乔布斯时代的每一个发布会都在被诟病的时候,我们或许要从新的角度来看待苹果。 如果从这个角度来看待苹果,我们就会发现,苹果非但不是一个令人可憎的“鸡肋”,反而是一个令人生畏的对手。 如果从这个角度来看待苹果,来看待库克,我们就不得不对他们心生敬畏。 当外界都在一边倒地看衰苹果,诟病苹果的时候,我们需要的是换个角度看苹果,特别是要区别库克治下的苹果与乔布斯治下的苹果所存在的根本区别。 换个角度看苹果,换个角度看库克。或许,你会发现一个全新的苹果;或许,你会发现一个全新的库克。 —完—

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    Matlab中弧度转角度角度转弧度

    Content 弧度转角度 角度转弧度 弧度转角度 rad2deg()函数 可以用于将弧度转为角度 示例: 角度转弧度 deg2rad()函数 可以用于将角度转换为弧度。

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    复杂系统中因果影响的光谱排名(CS IT)

    原文作者:Errol Zalmijn, Tom Heskes, Tom Claassen 原文地址:https://arxiv.org/abs/2012.13195 复杂系统中因果影响的光谱排名(CS

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    eeglab中文教程系列(3)-绘制通道光谱

    本教程为脑机学习者Rose发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer) [欢迎关注] 在进行通道光谱图绘制前,需要先按照eeglab中文教程系列(2)-绘制脑电头皮图进行先操作(只需操作完第二步后点击 绘制通道光谱图 在eeglab界面进行如下操作:Plot > Channel spectra and maps,会打开pop_spectopo.m界面。

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    eeglab教程系列(3)-绘制通道光谱

    在进行通道光谱图绘制前,需要先按照eeglab教程系列(2)-绘制脑电头皮图进行先操作(只需操作完第二步后点击OK即可)。 绘制通道光谱图 在eeglab界面进行如下操作:Plot > Channel spectra and maps,会打开pop_spectopo.m界面。 ?

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    最快的检测光谱传感性能:累积和(CS)

    最快的检测光谱传感性能:累积和.pdf

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    Plot2Spectra:一个自动光谱提取工具

    不同类型的光谱,如X射线吸收近边缘结构(XANES)和拉曼光谱,在分析不同材料的特性方面发挥着非常重要的作用。 在本文中,我们开发了一个名为Plot2Spectra的情节数字化器,以自动方式从光谱图像中提取数据点,这使得大规模的数据采集和分析成为可能。具体来说,该绘图仪是一个两阶段的框架。 Plot2Spectra:一个自动光谱提取工具.pdf

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    Linux驱动开发: 编写USB接口光谱仪驱动

    Tiny4412 完整驱动源码+配套上位机下载地址: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/19036980 二、功能介绍 使用的光谱仪设备是 思路: 因为这个光谱仪是日本设备,厂家不好联系,没拿到详细资料,只有一份简单的命令手册,但是提供了windows下可以使用的软件。 所有就在windows系统下使用USB抓包软件,分析光谱仪设备与windows下软件间的通信数据包,对比命令手册,得到完整的通讯流程,然后再对比编写了一个Linux系统下的驱动。 tiny4412_usb_id); static int usb_dev_open(struct inode *inode, struct file *file) { printk("open:USB光谱仪设备 argv; struct DEV_CMD dev_cmd; int ret=0; int actual_length=0; int err=0; int n; printk("读写:USB光谱仪设备

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