Impulsive stimulated Raman scattering imaging using an ultra-fast acoustic-optics delay line
Notice bibliographique
Résumé
vibrational motion of a molecule is intrinsically linked to its structure and composition, which provides a way to identify it. Raman spectroscopy, utilizing the inelastic scattering of light, investigates these molecular vibrations. While Raman shifts exceeding 200 cm−1 primarily capture intramolecular vibrations, lower Raman shifts ( < 200 cm−1) provide insights into the collective motion of molecules, thereby revealing valuable structural information. Although frequency domain imaging effectively addresses higher Raman shifts, a time domain approach proves more practical for lower Raman shifts. Impulsive Stimulated Raman Scattering (ISRS) is a time domain technique that employs a pump pulse to instantaneously excite a molecule, activating all modes within its bandwidth and inducing a transient refractive index modulation. This modulation can be probed by a second pulse, enabling analysis of spatial profile, spectrum, and polarization changes. In this study, we elucidate the implementation of transient vibrational refractive index detection for the acquisition of ultrafast hyperspectral images, including the integration of a random access delay line into the existing setup that enables scanning windows of up to 50 picoseconds at random time delays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».