Εμφανίζονται 1 - 20 Αποτελέσματα από 942 για την αναζήτηση '"МНОГОКОМПОНЕНТНЫЕ"', χρόνος αναζήτησης: 1,09δλ Περιορισμός αποτελεσμάτων
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
    Academic Journal

    Συγγραφείς: O. V. Devitsky

    Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 6, Pp 1085-1091 (2024)

    Περιγραφή αρχείου: electronic resource

    Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/f4bbb79663a643aa8ac8a265cb833c03

  9. 9
    Academic Journal

    Συγγραφείς: I. V. Epelbaum, R. Sh. Azimov, S. V. Grigorev

    Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 23, Iss 2, Pp 271-278 (2024)

    Περιγραφή αρχείου: electronic resource

    Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/391c0468260c44debd2d17416d7e9dd6

  10. 10
  11. 11
    Academic Journal

    Συνεισφορές: The work was carried out within the framework of Agreement No. 108-EP/223/2023 dated 19.06.2023, which is an integral part of the Government Contract No. 120–38/2023 dated 17.05.2023 for the implementation of experimental design work on the subject «Development and release of new sets of standard reference materials and measures to ensure the uniformity of measurements in priority areas for the purposes of technological sovereignty of the Russian Federation» (code of the Development Work «SUVERENITET»). The authors express gratitude to the Federal Agency on Technical Regulating and Metrology for financial support within the framework of the implementation of experimental design work on the subject «Development and release of new sets of standard reference materials and measures to ensure the uniformity of measurements in priority areas for the purposes of technological sovereignty of the Russian Federation» (code of the Development Work «SUVERENITET»), to employee of the All-Russian Scientific Research Institute for Optical and Physical Measurements Sergey A. Tarelkin for useful discussions, as well as to employees of the Institute of Organic Chemistry named after. N. D. Zelinsky Russian Academy of Sciences Nikolai E. Nifantiev and Vadim B. Krylov for providing reagents for conducting experiments., Работа выполнена в рамках Договора № 108-ЕП/223/2023 от 19.06.2023, являющегося составной частью ГК № 120–38/2023 от 17.05.2023 на выполнение опытно-конструкторской работы по теме «Разработка и выпуск новых комплексов стандартных образцов и мер для обеспечения единства измерений по приоритетным направлениям в целях технологического суверенитета Российской Федерации» (шифр ОКР «Суверенитет»). Авторы выражают благодарность Федеральному агентству по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) за финансовую поддержку в рамках опытно-конструкторской работы по теме «Разработка и выпуск новых комплексов стандартных образцов и мер для обеспечения единства измерений по приоритетным направлениям в целях технологического суверенитета Российской Федерации» (шифр ОКР «Суверенитет»), сотруднику ФГБУ «ВНИИОФИ» Сергею Александровичу Тарелкину за полезные обсуждения, а также сотрудникам Института органической химии им. Н. Д. Зелинского Российской академии наук Николаю Эдуардовичу Нифантьеву и Вадиму Борисовичу Крылову за предоставление реактивов для проведения экспериментов.

    Πηγή: Measurement Standards. Reference Materials; Том 21, № 1 (2025); 22-37 ; Эталоны. Стандартные образцы; Том 21, № 1 (2025); 22-37 ; 2687-0886

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://www.rmjournal.ru/jour/article/view/535/363; Benattia F. K., Arrar Z., Dergal F. Methods and applications of Raman spectroscopy: a powerful technique in modern research, diagnosis, and food quality control // Current Nutrition & Food Science. 2024. Vol. 20, № 1. P. 41–61. https://doi.org/10.2174/1573401319666230503150005; Xiao L., Feng S., Lu X. Raman spectroscopy: Principles and recent applications in food safety // Advances in Food and Nutrition Research. 2023. Vol. 106. P. 1–29. https://doi.org/10.1016/bs.afnr.2023.03.007; Khristoforova Y., Bratchenko L., Bratchenko I. Raman-based techniques in medical applications for diagnostic tasks: a review // International Journal of Molecular Sciences. 2023. Vol. 24, № 21. P. 15605. https://doi.org/10.3390/ijms242115605; Raman spectroscopy for viral diagnostics / J. Lukose [et al.] // Biophysical Reviews. 2023. Vol. 15, № 2. P. 199–221. https://doi.org/10.1007/s12551-023-01059-4; Recent advancements and applications of Raman spectroscopy in pharmaceutical analysis / K. C. Shah [et al.] // Journal of Molecular Structure. 2023. Vol. 1278. P. 134914. https://doi.org/10.1016/j.molstruc.2023.134914; Ott C. E., Arroyo L. E. Transitioning surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) into the forensic drug chemistry and toxicology laboratory: Current and future perspectives // Wiley Interdisciplinary Reviews: Forensic Science. 2023. Vol. 5, № 4. P. e1483. https://doi.org/10.1002/wfs2.1483; Chauhan S., Sharma S. Applications of Raman spectroscopy in the analysis of biological evidence // Forensic Science, Medicine and Pathology. 2024. Vol. 20, № 3. P. 1066–1090. https://doi.org/10.1007/s12024–023–00660-z; Recent progresses in machine learning assisted Raman spectroscopy / Y. Qi [et al.] // Advanced Optical Materials. 2023. Vol. 11, № 14. P. 2203104. https://doi.org/10.1002/adom.202203104; Berghian-Grosan C., Magdas D. A. Application of Raman spectroscopy and Machine Learning algorithms for fruit distillates discrimination // Scientific reports. 2020. Vol. 10, № 1. P. 21152. https://doi.org/10.1038/s41598-020-78159-8; Using Raman spectroscopy as a fast tool to classify and analyze Bulgarian wines-A feasibility study / V. Deneva [et al.] // Molecules. 2019. Vol. 25, № 1. P. 170. https://doi.org/10.3390/molecules25010170; Learning algorithms for identification of whisky using portable Raman spectroscopy / K. J. Lee [et al.] // Current Research in Food Science. 2024. Vol. 8. P. 100729. https://doi.org/10.1016/j.crfs.2024.100729; Black Carbon characterization with Raman spectroscopy and machine learning techniques: first results for urban and rural area / L. Drudi [et al.] // Global NEST International Conference on Environmental Science & Technology: Collection of works 18th International Conference on Environmental Science and Technology CEST 2023, Athens, Greece, 30 August to 2 September 2023. https://doi.org/10.30955/gnc2023.00088; Machine-learning models for Raman spectra analysis of twisted bilayer graphene / N. Sheremetyeva [et al.] // Carbon. 2020. Vol. 169. P. 455–464. https://doi.org/10.1016/j.carbon.2020.06.077; Raman spectroscopy combined with machine learning algorithms to detect adulterated Suichang native honey / S. Hu [et al.] // Scientific reports. 2022. Vol. 12, № 1. P. 3456. https://doi.org/10.1038/s41598-022-07222-3; Machine learning assisted Raman spectroscopy: A viable approach for the detection of microplastics / M. Sunil [et al.] // Journal of Water Process Engineering. 2024. Vol. 60. P. 105150. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105150; Machine learning-assisted raman spectroscopy and SERS for bacterial pathogen detection: clinical, food safety, and environmental applications / M. H. U. Rahman [et al.] // Chemosensors. 2024. Vol. 12, № 7. P. 140. https://doi.org/10.3390/chemosensors12070140; Qi Y., Liu Y., Luo J. Recent application of Raman spectroscopy in tumor diagnosis: from conventional methods to artificial intelligence fusion // PhotoniX. 2023. Vol. 4, № 1. P. 22. https://doi.org/10.1186/s43074-023-00098-0; Machine learning analysis of Raman spectra to quantify the organic constituents in complex organic-mineral mixtures / M. Zarei [et al.] // Analytical Chemistry. 2023. Vol. 95, № 43. P. 15908–15916. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.3c02348; Аленичев М. К., Юшина А. А. Мера волновых чисел рамановских сдвигов широкого диапазона на основе полимерного материала обучения // Измерительная техника. (В печати.); Kumar K. Partial least square (PLS) analysis: Most favorite tool in chemometrics to build a calibration model // Resonance. 2021. Vol. 26. P. 429–442. https://doi.org/10.1007/s12045-021-1140-1; Саакян А. В., Левин А. Д. Программное обеспечение для обработки спектральных данных методами хемометрики и машинного обучения // Аналитика. 2024. Т. 14, № 2. C. 154–160. https://doi.org/10.22184/2227–572X.2024.14.2.154.160; https://www.rmjournal.ru/jour/article/view/535

  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15
  16. 16
    Academic Journal

    Συγγραφείς: D.A. Prokudin

    Πηγή: Izvestiya of Altai State University; No 4(132) (2023): Известия Алтайского государственного университета; 73-77
    Известия Алтайского государственного университета; № 4(132) (2023): Известия Алтайского государственного университета; 73-77

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Σύνδεσμος πρόσβασης: http://izvestiya.asu.ru/article/view/(2023)4-11

  17. 17
  18. 18
  19. 19
  20. 20