CONEXS: COllaborative NEtwork for X-ray Spectroscopy

CONEXS:X 射线光谱协作网络

基本信息

  • 批准号:
    EP/S022058/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 13.13万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2019 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Scientific breakthroughs are strongly associated with technological developments, which enable the measurement of matter to an increased level of detail. A prime example of this is the development of femtosecond lasers, which opened up the field of ultrafast spectroscopy. This had a huge impact on our understanding of chemical reactions, biological functions and phase transitions in materials owing to their ability to probe, in real-time, the nuclear motion within these different types of systems. A modern revolution is underway in X-ray science with the emergence of tools capable of delivering high-brilliance ultrashort pulses of X-rays. The UK, through the Diamond Light source, investment into the European X-FEL and world-leading research groups are at the forefront of these experimental endeavors. Crucially, the complicated nature and high information context of X-ray spectroscopic observables means that a strong synergy between experiment and theory is required. However, despite the development of new theoretical methods, the exploitation of the high level methods remains relatively uncommon resulting in the full potential of the experiments not being realised. This status-quo is unacceptable, and overcoming it is one of the primary objectives of the COllaborative NEtwork for X-ray Spectroscopy (CONEXS), which will bring together experimentalists and theoreticians working in this area to achieve new levels of understanding. From the perspective of the computational community, direct engagement with experimentalists can highlight theoretical challenges and act as a catalyst for the development of new methods. From the experimental community, direct engagement with theoreticians will provide expertise in the new theoretical developments providing new opportunities for data analysis.
科学的突破与技术发展密切相关,这使得物质可以提高细节水平。一个主要的例子是飞秒激光器的发展,它打开了超快光谱的领域。这对我们对材料中化学反应,生物学功能和相变的理解产生了巨大影响,因为它们的能力实时探测了这些不同类型的系统内的核运动。 X射线科学的一场现代革命正在进行中,它出现了能够提供高毛力的X射线脉冲的工具。英国通过钻石光源,对欧洲X-Fel和世界领先的研究小组的投资处于这些实验性努力的最前沿。至关重要的是,X射线光谱可观察物的复杂性质和高信息上下文意味着需要实验和理论之间的强大协同作用。但是,尽管发展了新的理论方法,但对高水平方法的开发仍然相对罕见,导致实验的全部潜力未被实现。这种现状是不可接受的,克服它是X射线光谱协作网络(CONEXS)的主要目标之一,该目标将汇集到该领域工作以实现新水平的理解水平的实验主义者和理论家。从计算界的角度来看,与实验者的直接互动可以强调理论挑战,并充当开发新方法的催化剂。从实验社区中,与理论家的直接互动将在新的理论发展中提供专业知识,从而为数据分析提供了新的机会。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A deep neural network for valence-to-core X-ray emission spectroscopy
  • DOI:
    10.1080/00268976.2022.2123406
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    T. Penfold;C. Rankine
  • 通讯作者:
    T. Penfold;C. Rankine
Ultrafast nonadiabatic dynamics probed by nitrogen K-edge absorption spectroscopy.
  • DOI:
    10.1039/c9cp03019k
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    T. Northey;J. Norell;A. Fouda;N. Besley;M. Odelius;Thomas J Penfold
  • 通讯作者:
    T. Northey;J. Norell;A. Fouda;N. Besley;M. Odelius;Thomas J Penfold
The Role of Structural Representation in the Performance of a Deep Neural Network for X-ray Spectroscopy
  • DOI:
    10.3390/molecules25112715
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Marwah M M Madkhali-Marwah-M-M-Madkhali-93008847;C. Rankine;T. Penfold
  • 通讯作者:
    Marwah M M Madkhali-Marwah-M-M-Madkhali-93008847;C. Rankine;T. Penfold
On the analysis of X-ray absorption spectra for polyoxometallates
  • DOI:
    10.1016/j.cplett.2021.138893
  • 发表时间:
    2021-07-29
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Falbo, E.;Rankine, C. D.;Penfold, T. J.
  • 通讯作者:
    Penfold, T. J.
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Thomas Penfold其他文献

Hydrostatic Pressure-Induced Spectral Variation of Reichardt’s Dye: A Polarity/Pressure Dual Indicator
Reichardt 染料静水压引起的光谱变化:极性/压力双指示器
  • DOI:
    10.1021/acsomega.9b03880
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Akihisa Miyagawa;Julien Eng;Tetsuo Okada;Yoshihisa Inoue;Thomas Penfold;Gaku Fukuhara
  • 通讯作者:
    Gaku Fukuhara

Thomas Penfold的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Thomas Penfold', 18)}}的其他基金

UK High-End Computing Consortium for X-ray Spectroscopy (HPC-CONEXS)
英国 X 射线光谱高端计算联盟 (HPC-CONEXS)
  • 批准号:
    EP/X035514/1
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Research Grant
Deep Neural Networks for Real-Time Spectroscopic Analysis
用于实时光谱分析的深度神经网络
  • 批准号:
    EP/W008009/1
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Fellowship
rISC - the game of strategic molecular design for high efficiency OLEDs
rISC - 高效率 OLED 战略分子设计游戏
  • 批准号:
    EP/T022442/1
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Research Grant
Understanding and Design Beyond Born-Oppenheimer using Time-Domain Vibrational Spectroscopy
使用时域振动光谱学理解和设计超越玻恩-奥本海默的理论
  • 批准号:
    EP/P012388/1
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Research Grant
The Excited State Properties of Thermally Activated Delayed Fluorescence Emitters: A Computational Study Towards Molecular Design
热激活延迟荧光发射体的激发态特性:分子设计的计算研究
  • 批准号:
    EP/N028511/1
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Research Grant

相似国自然基金

临时团队协作历史对协作主动行为的影响研究:基于社会网络视角
  • 批准号:
    72302101
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
边缘网络中的协作视频缓存与服务部署策略研究
  • 批准号:
    62372214
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向边缘智能的无线网络协作计算与资源优化研究
  • 批准号:
    62301307
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
共生无线电网络的模式构建和协作传输机制研究
  • 批准号:
    62372413
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于多模态动态图神经网络的教师在线协作反思测评与干预研究
  • 批准号:
    62307033
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30.00 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Collaborative Research: SHF: Small: Efficient and Scalable Privacy-Preserving Neural Network Inference based on Ciphertext-Ciphertext Fully Homomorphic Encryption
合作研究:SHF:小型:基于密文-密文全同态加密的高效、可扩展的隐私保护神经网络推理
  • 批准号:
    2412357
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CC* Networking Infrastructure: Enhancing network connectivity for data-intensive, multi-institution collaborative science
CC* 网络基础设施:增强数据密集型、多机构协作科学的网络连接
  • 批准号:
    2346718
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: Evaluating Access: How a Multi-Institutional Network Promotes Equity and Cultural Change through Expanding Student Voice
合作研究:评估访问:多机构网络如何通过扩大学生的声音来促进公平和文化变革
  • 批准号:
    2309310
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative Research: Evaluating Access: How a Multi-Institutional Network Promotes Equity and Cultural Change through Expanding Student Voice
合作研究:评估访问:多机构网络如何通过扩大学生的声音来促进公平和文化变革
  • 批准号:
    2309308
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative Research: Implementation Grant: Leading Inclusive Transformation in Geoscience via an Intercultural Network of Learning Ecosystems - LIT GEO
合作研究:实施资助:通过学习生态系统的跨文化网络引领地球科学的包容性转型 - LIT GEO
  • 批准号:
    2326733
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 13.13万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了