• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Modeling of Near-field Optical Contrast and Spectra скачать в хорошем качестве

Modeling of Near-field Optical Contrast and Spectra 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Modeling of Near-field Optical Contrast and Spectra
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Modeling of Near-field Optical Contrast and Spectra в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Modeling of Near-field Optical Contrast and Spectra или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Modeling of Near-field Optical Contrast and Spectra в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Modeling of Near-field Optical Contrast and Spectra

Alexander Govyadinov - attocube Systems AG key learning objectives: Understanding the Theory and Models Behind s-SNOM: Sasha delved into various theoretical models used to understand and interpret s-SNOM data. He explained the Point Dipole Model (PDM) and its limitations, particularly in capturing the correct tip-sample distance dependence. He also introduced the Finite Dipole Model (FDM), which more accurately represents the tip-sample interaction by considering a larger effective dipole size. Sasha emphasized that while these models provide a basis for understanding the interaction, they have their specific applications and limitations. For instance, FDM works well for non-resonant materials but may not be effective for materials with strong phonon or plasmon resonances. Importance of Reference and Normalization in s-SNOM Data Interpretation: Sasha highlighted the crucial role of referencing and normalization in interpreting s-SNOM data. Since s-SNOM does not provide absolute measurements, it's essential to reference the near-field response to a known standard. He discussed the complex normalization process, where the amplitude and phase signals are normalized to a reference measurement. This step is vital for meaningful comparison and interpretation of s-SNOM data, particularly in material characterization. Practical Approaches and Challenges in s-SNOM Data Analysis: The talk also covered practical aspects and challenges in processing and analyzing s-SNOM data. Sasha discussed the demodulation of s-SNOM signals and how various models can be computationally intensive or straightforward, depending on the approach. He also touched upon the intricacies of indirect illumination in s-SNOM and how it can affect data interpretation. This part of the talk underscored the need for careful experimental setup and post-processing to ensure accurate s-SNOM measurements. Overall, the talk provided a comprehensive understanding of the theoretical background, practical challenges, and nuances in analyzing and interpreting s-SNOM data, essential for researchers and practitioners in the field of near-field microscopy. This video was recorded with the financial support of the Teaming for Excellence program (European Union Horizon 2020; GA 857543) during the Near-field Optical Nanoscopy Summer School (Donostia- San Sebastian; 6-9 June 2023) organized by neaspec/attocube AG, CIC nanoGUNE BRTA and the ENSEMBLE3 Centre of Excellence.

Comments
  • Material Contrasts in s-SNOM and nano-FTIR 2 года назад
    Material Contrasts in s-SNOM and nano-FTIR
    Опубликовано: 2 года назад
  • Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана 2 года назад
    Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана
    Опубликовано: 2 года назад
  • Pseudo-heterodyne (PsHet) interferometric detection in s-SNOM 2 года назад
    Pseudo-heterodyne (PsHet) interferometric detection in s-SNOM
    Опубликовано: 2 года назад
  • s-SNOM and nano-FTIR intro and overrview 2 года назад
    s-SNOM and nano-FTIR intro and overrview
    Опубликовано: 2 года назад
  • Восстановление работы ВСЕГО ОДНОЙ МЫШЦЫ - может улучшить Ваше зрение! 2 месяца назад
    Восстановление работы ВСЕГО ОДНОЙ МЫШЦЫ - может улучшить Ваше зрение!
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Near-Field Probing Phenomena – Part I 2 года назад
    Near-Field Probing Phenomena – Part I
    Опубликовано: 2 года назад
  • Позиция Парфёнова яснее, чем у Пивоварова? Ксения Ларина 7 часов назад
    Позиция Парфёнова яснее, чем у Пивоварова? Ксения Ларина
    Опубликовано: 7 часов назад
  • Пожалуй, главное заблуждение об электричестве [Veritasium] 4 года назад
    Пожалуй, главное заблуждение об электричестве [Veritasium]
    Опубликовано: 4 года назад
  • Что происходит с нейросетью во время обучения? 8 лет назад
    Что происходит с нейросетью во время обучения?
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Plasmon and Phonon Polariton mapping in 2D Materials 2 года назад
    Plasmon and Phonon Polariton mapping in 2D Materials
    Опубликовано: 2 года назад
  • 49 минут, которые ИЗМЕНЯТ ваше понимание Вселенной | Владимир Сурдин 4 недели назад
    49 минут, которые ИЗМЕНЯТ ваше понимание Вселенной | Владимир Сурдин
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Понимание GD&T 3 года назад
    Понимание GD&T
    Опубликовано: 3 года назад
  • nano-FTIR spectroscopy - part I 1 год назад
    nano-FTIR spectroscopy - part I
    Опубликовано: 1 год назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • На скорости света (визуализация от ScienceClic) 2 года назад
    На скорости света (визуализация от ScienceClic)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Near-field Imaging of Plasmonic and Dielectric Antennas and Waveguides 2 года назад
    Near-field Imaging of Plasmonic and Dielectric Antennas and Waveguides
    Опубликовано: 2 года назад
  • Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение 1 год назад
    Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • На меня напали… Розыгрыш в спортзале «Анатолий» пошел не так… | Притворился уборщиком 1 день назад
    На меня напали… Розыгрыш в спортзале «Анатолий» пошел не так… | Притворился уборщиком
    Опубликовано: 1 день назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5