Roadmap on nanoscale magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
The field of nanoscale magnetic resonance imaging (NanoMRI) was started 30 years ago. It was motivated by the desire to image single molecules and molecular assemblies, such as proteins and virus particles, with near-atomic spatial resolution and on a length scale of 100 nm. Over the years, the NanoMRI field has also expanded to include the goal of useful high-resolution nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy of molecules under ambient conditions, including samples up to the micron-scale. The realization of these goals requires the development of spin detection techniques that are many orders of magnitude more sensitive than conventional NMR and MRI, capable of detecting and controlling nanoscale ensembles of spins. Over the years, a number of different technical approaches to NanoMRI have emerged, each possessing a distinct set of capabilities for basic and applied areas of science. The goal of this roadmap article is to report the current state of the art in NanoMRI technologies, outline the areas where they are poised to have impact, identify the challenges that lie ahead, and propose methods to meet these challenges. This roadmap also shows how developments in NanoMRI techniques can lead to breakthroughs in emerging quantum science and technology applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,005 |
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 tête enseignante, 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 ».